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居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量;其次,对这转换后的无关变量提取主要成分;第三,计算出主成分的权重用以评价居民地的重要性程度;最后,利用开方根模型完成居民地要素的定额选取。该方法将相互关联、相互约束的影响居民地重要性的因子转换成新的无关变量,提炼出其主要成分并计算权值用以综合评价居民地的重要性。实验对比分析表明,该方法综合考虑了居民地要素的行政等级、位置特征和面积大小等因素对居民地重要性的影响,选取结果,较好地保持了居民地选取前后的整体形态,符合选取原则。 相似文献
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基于模拟退火的空间聚类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据模拟退火具有寻求全局最优解的特性,在分析模拟退火基本理论的基础上,利用模拟退火基本思想对传统的空间聚类方法--K-means算法进行优化.然后分别对优化后的算法和传统算法进行实验分析.实验结果表明:优化后的方法以概率接受劣解的方式跳出局部极小值,从而为寻求全局的最优解提供了可能.另外,在优化过程中提出并应用了点密度的思想,使得聚类结果不受初始值影响,其执行效率也有所提高. 相似文献
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多比例尺地图中同名对象之间关联关系的建立和动态维护是多尺度空间数据级联更新的关键技术环节,是更新得以传递的桥梁和纽带。在对相邻比例尺同名对象对应关系分析的基础上,以居民地要素为例,提出一种树型多比例尺空间数据关联关系模型。该模型首先对相邻比例尺同名居民地对象建立关联,然后以树的形式组织管理各种关联关系,并针对选取造成的数据空洞进行优化;利用更新中的新建、修改和删除操作对更新在多比例尺关联关系树中的传递路径和模式进行了研究。最后级联更新试验表明,该模型能够动态反映相邻尺度同名对象之间的对应关系,能够引导更新操作沿着关联进行正确传递,具有一定的实用价值。 相似文献
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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别，较少顾及河流和河系的整体结构特征，且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法，对综合知识利用较少，应用的灵活性有待提高。对此，本文从案例学习的角度出发，针对河段主支流关系识别，提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先，从已有成果数据中提取出主支流分类的案例，利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型；对于待分类树状河系，使用分类模型，从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率，以概率最大的上游河段作为主流河段，将各主流河段依次连接得到主流河流；主流河流以外的支流部分，重复以上步骤进行层次结构化实现河系分级。试验证明，本文方法能很好地模仿专家意图，对树状河系的主支流进行很好地识别分类，并构建合理的层次结构，分级效果良好。 相似文献
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结合国内外对建筑群空间分布模式的研究,提出了建筑群多连通直线模式的参数判别识别方法。首先从其组织规律出发,从距离、方向、大小3方面提取直线模式的结构化参数;然后利用Delaunay三角网构建建筑群的邻近关系,生成邻近图;考虑直线模式的直线性、紧凑性等,通过模拟直线模式识别的人工过程进行邻近图的同质性修剪,识别出多连通直线模式。实验表明,该方法能够识别出明显直线模式,且具有完备性,允许模式相交,更符合人类空间认知特点。 相似文献
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3维建筑综合对于3维城市多尺度表达具有重要意义。以综合为出发点,探讨了3维建筑模型重构的意义,以CityGML规范所表达的建筑模型为基础,针对当前模型中存在的影响综合的主要因素,总结出3维建筑模型重构的一般规则,提出了一种面向综合的3维建筑模型重构方法。该方法采用渐进式的思想来提高处理效率,通过对处理过程的控制保证模型重构结果的合理性。实验证明该方法消除了建筑模型中的大部分不合理结构,处理结果能够满足综合实施的要求,同时为多领域的应用提供了保障。 相似文献
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介绍了自动制图综合中知识推理的研究现状及存在的问题,指出了借鉴人工智能优秀技术成果提升自动综合智能化水平是解决当前问题的重要途径之一。对ID3智能算法的基本原理进行了详细介绍,提出基于ID3决策树的知识推理模型。将该模型引入到道路网智能化选取当中。对该模型应用到道路网自动选取的合理性进行了论述,并进行了实验验证。在对实验结果进行详细分析的基础上,探讨了该算法应用于道路网选取的优势和不足,指出了进一步研究的方向。 相似文献
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