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研究了基于stroke相交关系表示的道路网对偶图中的节点度的相关性。运用同配性系数,对美国40个城市道路网进行了实验,发现这些道路网既是同配的,又有异配的。同配性道路网具有易流通性和抗破坏性,这一点在城市规划领域具有潜在应用。本研究与前人的研究结论不同,对可能的原因进行了讨论。 相似文献
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首先,将道路网stroke生成问题形式化表达为聚类问题;然后,在该表达下提出了基于层次聚类思想的stroke生成算法,并进行了算法的时间复杂度分析和算法特性分析。最后,用深圳市1∶5万道路网对该算法进行了验证。 相似文献
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提出了基于主成分分析的网格模式识别方法。首先利用形状参量和关系参量描述道路网中的网眼;然后生成网眼数据的主成分;最后,根据主成分分析构造参量权重的思想,导出网眼属于网格模式隶属度,根据该参数识别网格模式。实验结果表明,识别结果与肉眼识别类似。 相似文献
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确定河流生态流量既是保护河流生态系统的根本举措,又是开展梯级水库生态调度的重要依据。基于逐月最小生态流量法、RVA法、DC法和逐月频率法,分别计算了清江水布垭和隔河岩水库坝址的生态流量过程,并采用Tennant法对结果进行合理性分析。结果表明:RVA法优于逐月最小生态流量法和DC法,计算得到的最小生态流量在一般用水期和产卵育肥期的评价结果分别为“好”、“中”等级;逐月频率法第3种情景计算的适宜生态流量,其评价结果均为“最佳”等级。研究成果为清江流域保护和梯级水库生态调度提供技术参考。 相似文献
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提出了一种基于图论的网格模式提取方法。该方法根据道路之间的关系生成关系图,运用交、联、提取连通分量和极大完全子图等图论算子完成模式的提取。实验结果表明,该方法能有效地进行网格模式的提取。 相似文献
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基于C4.5算法的道路网网格模式识别 总被引：1，自引：1，他引：0
道路网模式的识别对于地图综合、数据匹配和空间分析具有重要意义。网格模式是道路网中的典型模式之一。本文提出一种基于C4.5算法的网格模式识别方法。该方法以道路网中的网眼多边形为基本单元,根据上下文关系将其标识为属于网格模式和不属于网格模式两类。首先采用形状参量和关系参量描述网眼多边形,然后,基于决策树C4.5算法分别对5维参量和3维参量构造分类器,运用10折交叉验证获得具有说服力的结果,其Kappa值分别为0.63和0.66,正确率分别为81.7％和82.9％,置信度90％的置信区间分别为[0.785, 0.846]和[0.797, 0.857]。在新数据上进行了识别效果的验证,结果表明该分类器可用于网格模式的识别。研究试图将传统模式识别和数据挖掘的理论方法应用于空间问题的解答中。 相似文献
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提出了一种基于对自组织映射聚类的道路网网格模式识别方法。以道路网中的网眼为基本单元,从网眼自身形状特征、相邻网眼的形状特征以及与周围网眼的关系等方面定义了5个参量。将由5个参量描述的网眼及由CRITIC方法导出的参量权重作为自组织映射的输入,经过训练,运用K-means方法对神经元码书向量进行聚类。对深圳市道路网数据进行了实验和对比分析,结果表明该方法能有效识别网格模式。 相似文献
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首先详细阐述了智能化专题地图内容选择的基本理论问题;然后提出了一种“启发式”和“增强型智能化”相结合的问题解决方法并讨论了问题的分解策略和专题内容选择的质量评价方法;接着设计了试验系统的概念框架并建立了问题的知识模型,提出了用关系数据库的理论与方法模拟知识模型,为知识的获取提供了模式,为知识库的构建提供了方法;最后基于WebService开发了试验系统并举例说明了问题。 相似文献
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为空间数据添加接近人们思维以及适宜认知的高阶信息是改善其可用性的重要途径。城市中心是这一类信息的典型案例,它在人们的社会活动中具有重要作用。本文提出一种单纯运用道路网和兴趣点提取城市中心的方法。该方法首先运用G*i提取了路网的密集区域,确定了包含城市中心的大致区域;然后根据该区域中特定类型兴趣点的网络核密度确定了城市中心的精确范围。对英国利物浦、加拿大多伦多和巴西库里蒂巴进行了试验,查准率为0.74~0.8,查全率为0.53~0.67,结果表明该方法能较为有效地提取城市中心。对方法的两个关键影响因素:G*i的距离测度以及网络核密度的带宽进行了敏感性分析,固定距离法为合适的距离测度方法,而600~900m为适宜带宽。 相似文献
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基于信息损失的街道渐进式选取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
对街道网的量测信息、拓扑信息和专题信息进行了计算,在此基础上提出了一种基于信息损失的街道选取方法.按照该方法对GB 12343-90中的一幅街区式居民地地图进行了实验.结果表明,该方法能够动态和渐进地进行街道选取. 相似文献