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排序方式： 共有152条查询结果，搜索用时 140 毫秒
1.
Maytham Safar 《Journal of Geographical Systems》2008,10(4):407-416
This paper addresses the problem of Group K-Nearest Neighbors (GKNN) queries in spatial network databases, and suggests a novel approach based on real network distances.
This approach essentially uses network Voronoi diagram properties together with a progressive incremental network expansion
for determining the inner network distances that are needed to obtain GKNN queries.
相似文献
2.
讨论了Voronoi图的首最邻近递归收敛特性,即从任一伪最邻近对象开始,递归查找其首最邻近对象,最后必然收敛于最邻近对象.利用该特性,初步实现了移动目标直接邻近对象的连续查询. 相似文献
3.
针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。 相似文献
4.
数字地籍测绘是目前土地管理部门的首选方案,需要制定街坊划分、界址线设定、工作底图与采集草图一体化作业、数据文件管理、街坊线、图斑的绘制等技术措施。 相似文献
5.
隧道GPS网对横向贯通误差的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
本文在阐述隧道工程独立坐标系和隧道ＧＰＳ网数据处理方法的基础上推导出ＧＰＳ网对横向贯通误差影响的通用计算公式，分析了隧道ＧＰＳ网基准数据位置对横向贯通误差的影响。 相似文献
6.
分析了Ｖｏｒｏｎｏｉ图在表达邻近关系方面的特性，提出了用Ｖｏｒｏｎｏｉ方法为ＭａｐＩｎｆｏ建立动态邻近关系并扩展拓扑功能的方法。 相似文献
7.
对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性. 相似文献
8.
土地利用数据综合中的聚合与融合 总被引：17，自引：1，他引：17
针对土地利用图中多边形地块具有全覆盖、无重叠、语义上多层次的特点对土地利用数据综合中的地块合并给出了多边形聚合与多边形融合两种操作；前者针对具有同属性的语义邻近地块的合并，后者针对不同属性的拓扑邻近地块的合并；两种操作的区分是基于同时顾及空间、语义特征的邻近分析，算法的实现均建立在Delaunay三角网模型上由骨架线支持；详细讨论了两种操作的算法过程并给出了实际数据的实验结果。 相似文献
9.
应用综合信息函数的理论和方法，根据形变观测点的空间非均匀分布和首都圈地区几次强震前形变场的变化规律，考虑各测点的不同地球物理性质，利用近20年来的形变资料，计算了首都圈及邻近地区1995年以来的综合信息函数值，动态地显示了在局部区域内中强地震前，形变异常的演化特征。 相似文献
10.
Nearest neighbor classifiers have not been widely used by remote sensing practitioners. The lack of acceptance of these classifiers may be partially due to their notoriously slow speed of execution which makes them impractical for the classification of mega-pixel images. However, training data reduction, distance measure optimization, and neighbor searching algorithms based on the modified k-d tree can speed nearest neighbor classification substantially. 相似文献