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《测绘科学技术学报》2013,(3)
居民地匹配是多源空间数据融合和多尺度数据更新的核心技术环节。针对居民地匹配算法中出现的指标权重、匹配判定的总相似性阈值和各指标相似性阈值的准确量化难题,引入人工神经网络技术,利用人工神经网络在处理多要素、复杂性、模糊性分类问题上的优势,将形状相似度、方向相似度、位置相似度、大小相似度和重叠面积相似度作为输入,采用人机结合的神经网络训练策略,对3层BP神经网络进行训练,针对不同的匹配场景获取神经网络的权重向量集,实现了多指标综合衡量的居民地匹配。实验表明,该方法解决了多指标匹配算法存在的理论严谨性问题,回避了权重和阈值准确设置的难题,保证了匹配算法的科学性、稳定性和准确性。 相似文献
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地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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针对当前单一数据源地名翻译准确率低下的问题,该文从属性相似度等方面出发,利用互联网地名及地图资源,提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法。设计并开发了基于多数据源的地名翻译工具。使用该方法完成了对全球1∶1 000 000矢量数据的批量化地名数据处理及地名规范化整理。实验证明,使用该方法较大程度减少了地名处理时的人工工作量,提高了地名匹配效率及其准确性,具有一定的工程实用价值。提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法,一定程度上改善了单一数据源地名翻译准确率与翻译效率低下的问题。 相似文献
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在数字城市信息资源的集成和融合中,地名地址匹配是一项非常关键的基础技术。由于中文语义和地名地址描述的复杂性,中文地址的匹配比英文要复杂得多,基于海量中文地址数据进行准确分词,实现快速高效的地址匹配是城市数据集成融合的关键问题。本文在对现有地址编码及分词技术研究的基础上,通过一种基于规则和统计的组合方法来实现中文地址分词,并且使用K叉树的结构实现对中文地址的存储,提高了中文地址匹配查询的准确度和效率。基于预处理后的10 000个深圳市地址数据,通过开发原型系统对该方法进行了比较测试,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对城市管线数据重复探测,综合管线数据生产成本高的问题,该文提出一种几何相似度与空间场景结构相似度相结合的管线数据多步骤匹配算法。以路划(stroke)作为匹配单元,使用长度、角度和空间距离指标通过分配不同的权重和阈值来计算几何相似度,将几何特征与邻域空间的空间拓扑关系相结合计算空间场景结构相似度。设计基于弧段分解的stroke部分匹配算法最大限度地保留了原有的两组地下管线数据。设计基于顶点分解的stroke部分匹配算法可以解决单线间局部匹配中的问题(如生长、缩短、拓扑变化等)。实验结果表明,该文所提算法具有较高的匹配精度、召回率和运行效率,研究结果可以有效降低综合管线数据的生产成本,提高专业管线数据质量。 相似文献
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通过对邮政标准地址进行结构化解析、构建地址要素词典和基于编辑距离算法计算地址相似度,实现了描述性、非规范化、机器难以理解的中文地址与邮址编码的匹配.本文以苏州市为试点城市,构建了11组测试集进行验证,实验结果表明,该方案对于提高中文地址与邮政编码匹配的正确率具有实际意义. 相似文献
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道路网多特征匹配优化算法 总被引:1,自引:1,他引:0
同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。 相似文献
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影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用。提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络。该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补。首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与每个普通卷积模块平行设置一个或多个空洞卷积模块,得到的特征经过融合后输入下一个网络层进行特征提取;最后,根据网络输出特征间的欧氏距离对影像的相似度进行比较,从而完成影像匹配关系的判别。实验结果表明,本文提出的方法在测试数据集上的性能优于对比方法,能够有效地完成影像匹配任务。 相似文献
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现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。 相似文献
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为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。 相似文献
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视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。 相似文献
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通过对传统语义相似性度量方法的分析和比较,利用相似性关系本身所具有的相对性和传递性,选取共同的领域本体作为相似性比较的基准,提出了基于相似性特征的 Web服务语义匹配算法,解决了现有 Web服务语义相似性度量方法中需要外在文本集、无法对相似性进行定量表达以及相似性区分程度不明显等问题.最后,选取德国人工智能研究中心发布的基于 OWL - S的 geography领域服务测试集进行语义相似性度量对比实验,实验结果证明了所提算法的可行性和有效性. 相似文献