基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用   总被引：3，自引：0，他引：3  

邵锐  巫兆聪  钟世明 《现代测绘》2005,28(2):3-5

结合粗糙集理论和K——均值聚类算法，提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系，应用粗糙集理论的等价关系。求出K——均值聚类所需要的初始类的个数和均值。然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量．提高了分类精度和准确性。  相似文献   

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法          下载免费PDF全文

陈铁桥  柳稼航  朱锋  王一豪  刘佳  陈杰 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(2):311-317

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。  相似文献   

一个基于粗糙集的水土流失防治动态决策系统   总被引：2，自引：0，他引：2  

黄金杰  李士勇  左兴权 《中国地质灾害与防治学报》2002,13(3):67-72

针对甘肃东部地区水土流失的防治，设计了一种基于模糊聚类和粗糙集理论的动态决策系统，给出了考虑多种因素综合影响的水土流失动态分类方法和从样本数据中提取动态分类决策规划的知识获取方法，并提出了一种应用粗糙集规划的新方法－－归类优选法。这一方法通过对条件属性按其重要性排序和对决策规划进行归类优选，较好地解决了新数据样本的规划匹配问题。算例表明该方法是有效的、实用的。  相似文献   

粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用     

余亮  边馥苓 《武汉大学学报(信息科学版)》2006,31(8):720-723

利用神经网络和粗糙集处理不确定性问题的优势，提出一种粗糙集结合神经网络进行森林火灾预测模型。通过与传统预测模型相比较，证明了该方法的有效性。  相似文献   

基于粗糙集理论与遗传规划的地表下沉系数预测研究     

翟淑花  丁桂伶  张亮 《城市地质》2015,(Z1):37-41

利用粗糙集理论处理大数据量.消除冗余信息等方面的优势,计算出下沉系数各影响因素的属性重要性,约简了遗传规划训练样本集,建立了基于粗糙集和遗传规划的地表下沉系数预测模型。并与BP神经网络法预测结果进行了对比,结果表明,本模型具有精度高,收敛速度快等特点,将其应用到地表下沉系数预测中是可行的。  相似文献   

应用描述词汇约简的OGC地理信息服务演绎推理   总被引：1，自引：1，他引：0  

苗立志  胥婕  周亚  程文超 《测绘学报》2015,44(9):1029-1035

针对OGC地理信息服务在地理空间知识的有效组织和表达方面的能力比较弱,缺乏对服务信息的描述,数据丰富而知识缺乏,致使已有的数据在知识的表示和检索上存在缺陷,通过引入地理本体,按照基础地理信息要素分类,对地理信息服务的关键描述词汇进行提取,构建了地理信息服务本体库和实例数据库,应用粗糙集理论建立关键描述词汇约简模型,基于该模型实现了对地理信息服务实例数据库进行知识约简,形成最优实例数据库。最后应用地理信息服务本体库和实例数据库,基于演绎推理模型开发实例原型系统,实现了对地理信息服务对象的语义检索和推理,并通过试验从查全率和查准率两个指标验证了该方法的可行性、有效性和准确性。  相似文献   

基于二元关系的GIS实体拓扑关系的粗糙表达     

廖伟华 《地理空间信息》2012,(1):97-98,106,4

利用二元关系和粗糙集的一些性质来研究GIS实体之间关系,发现在基于二元关系的广义近似空间下GIS实体的前继领域、后继领域算子、上、下继领域包含了比它自身更广的一个集合定义。同样基于粗糙集,我们发现二元关系GIS实体的上、下近似比Pawlark粗糙集的定义更广泛。在二元关系的广义近似空间下,一个GIS单点集的上近似等于它的前继领域,同样等于它后继领域的逆。  相似文献   

基于粗糙集和层次分析法的农村居民旅游目的地选择研究     

程静静  胡善风  张圆刚  齐新征  金声琅 《地理科学》2016,36(12):1885-1893

充分考虑主客观因素,运用粗糙集和层次分析法研究农村居民旅游目的地选择影响因子,确定农村居民旅游目的地选择指标体系,并通过评价方法将指标合理化。研究结果表明： ① 判断矩阵计算的各因素权重结果较为接近,比较理想。② 农村居民旅游目的地影响因子中的消费水平、旅游景观、旅游氛围均超过0.1,排在前3位,较以往学者研究结果有所变化。③ 农村居民出游对旅游资源偏好较以往有很大改观。④ 旅游目的地的旅游氛围营造等影响因子已经超过了之前农村居民优先考虑的距离因素。⑤ 对交通条件,住宿水平的影响因子考虑的较少。相对传统的农村居民旅游目的地出游影响因素的研究方法,该方法可以最大限度的避免层次分析法所依赖的专家经验,避免出游因素评价指标设计中出现的重复性。  相似文献   

基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减   总被引：3，自引：0，他引：3  

孙立新  高文 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(4):306-311

提出一种对高光谱遥感影像波段集合进行整体缩减的方法。该方法首先根据模糊集和粗糙集理论,对原光谱波段集会进行近似等价波段区间的自动划分。对于每个近似等价波段区间,在考虑其他区间合成影像数据影响的情况下,利用遗传算法进行合成权系数的优化。实验表明,整体迭代线性合成方法不仅具有较高的计算效率,而且可以获得比独立线性合成方法明显优化的结果。  相似文献   

基于NRS-ISSA-SVM的砂土液化判别模型          下载免费PDF全文

姜礼涛  周爱红  袁颖  刘育林  宁志杰  牛建广 《地震工程学报》2022,44(3):570-578

针对砂土液化判别中影响因素与砂土状态间映射关系的不确定性及模糊性等问题,在邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set, NRS)因素约简的基础上,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)参数C和g,构建了SVM砂土液化判别模型。以吉林松原地区的42组实例作为总体样本集,其中35组作为训练集,另外7组作为测试集,利用邻域粗糙集对9个影响因素约简得到4个因素,然后输入ISSA-SVM模型进行预测,并进行了约简得到的因素敏感性分析。结果表明：因素约简剔除了冗余属性,降低了模型复杂度;ISSA算法具有极强的探索性、收敛性和局部逃逸能力;相比于其他模型,NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型精度更高,泛化能力更强;建议要判别砂土的液化状态,需要准确查明水位埋深、地震烈度、标准贯入击数,非液化土层厚度这4个因素,尤其是前三个因素。通过易获取的影响因素建立NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型,不仅可准确地判断该区域其余未知点的砂土状态,...  相似文献