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中文地名识别是命名实体识别的重要研究课题之一,也是提高地理信息系统应用水平的关键。传统的地名识别主要基于词性或地名要素特征,特征类型有限。提出了一种基于复合特征的中文地名识别方法,挖掘中文地名在自然语言中的特点,设计了类型、路径、距离和数量四种句法特征,基于地名要素特征、词性特征、句法特征三种复合特征利用条件随机场模型实现了中文地名的训练和识别。通过实验对比复合特征在中文地名识别方法的效果,结果表明复合特征能够有效提高中文地名识别的准确率和召回率,尤其是对于复杂地名的识别,具有良好的效果。 相似文献
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含水介质的空间分布及其非均质性对地下水流和溶质运移有着重要的影响。以淮南顾桥矿区作为研究对象,为了刻画矿区松散层含水介质的空间分布,使用转移概率地质统计方法建立含水介质的随机模型,对矿区水文地质结构的空间连续性和空间变异性进行表征;并将随机模拟得到的顾桥矿区含水介质剖面图与矿区原始水文地质剖面进行对比。结果表明,基于转移概率地质统计模拟方法可以比较准确地刻画矿区的水文地质结构;模拟剖面与原始水文地质剖面的比较显示模拟结果与实际含水介质空间分布情况有较好的一致性,转移概率地质统计方法在对含水介质非均质性刻画中具有较好的适用性。 相似文献
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旱梯田地形具有独特的平面和剖面形态特征,现有DEM难以对其地貌形态特征进行准确描述,无法满足构建旱梯田地形数值模拟模型的需求。为此,以黄土高原典型旱梯田地形为切入点,基于Grid-TIN混合格网DEM和面向对象技术构建出水平梯田等典型旱梯田数值模拟模型。根据旱梯田地形的独特地貌形态特征,提出能够对旱梯田地形的高程、坡度进行准确计算的数字地形分析方法。该研究成果是对基于DEM的旱梯田地形数值模拟模型研究的有益尝试,对于探讨利用DEM实现旱梯田地形的有效数字表达与分析具有重要理论意义。 相似文献
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语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。 相似文献
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岩性识别作为人工智能和大数据在地质工程细分领域的实践应用方向, 可以为相关人员野外地质工作提供有效助力。为了更好地促进岩性识别在专业领域的应用, 通过对巢湖北部山区的岩石图像采集、数据预处理、迁移学习、网络搭建、网络训练及模型测试等步骤, 实现了基于岩石图像的大数据深度学习识别; 并在归纳总结前人工作的基础上, 提出了多尺度岩性识别方法。根据岩石细观图像建立多尺度模型并赋予一定权重, 与岩石识别模型共同识别得到综合结果, 对岩石岩性整体识别的同时兼顾局部纹理、粒径等细观信息。研究结果表明, 本模型对岩石识别的适用性强, 多尺度方法对于提高识别结果的正确率具有一定的帮助, 模型的测试正确率达到95%以上, 能很好地识别岩石岩性。 相似文献
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