GML时空聚类算法性能综述

如何选取有效的聚类算法或者扩展算法让GML数据发挥更大的作用是数据挖掘的一项重要任务。分析GML成功应用于各领域带来的一系列问题,提出研究GML数据挖掘的意义,通过研究经典的聚类算法,从算法的效率、可伸缩性、对噪声的敏感性和复杂度等多个方面对聚类算法的性能进行比较,这对GML聚类挖掘算法的设计具有积极意义。     

基于Google地图服务的城市地理信息公共服务平台的设计与实现

城市地理信息公共服务平台作为提供空间位置服务的基础设施,已经在数字城市的建设中发挥了重要作用。介绍一种基于Google地图服务的系统实现方法,能够在一定程度上满足人们对空间位置服务的需求。该方法具有投资低、见效快、易开发的特点,并使用该方法实际实现了某市地理信息公共服务平台。     

基于VTD-XML的GML解析技术研究

讨论VTD-XML相对于DOM和SAX的优势。在对GML 3.2.1规范进行研究的基础上,针对GML 3.2.1的核心模式及元素类型间关系进行分析研究。用C#.NET开发出基于VTD-XML的GML解析器,从而实现对GML文档的解析处理。该解析器算法主要由模式解析和文档解析组成。试验表明,VTD-XML解析模式在解析速度与低内存占用率以及解析大文档方面较DOM和SAX解析模式有明显优势。