| 基于支持向量机的线化简方法 |
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| 引用本文： | 段佩祥,钱海忠,何海威,谢丽敏,罗登瀚.基于支持向量机的线化简方法[J].武汉大学学报(信息科学版),2020(5):744-752,783. |
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| 作者姓名： | 段佩祥 钱海忠 何海威 谢丽敏 罗登瀚 |
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| 作者单位： | 信息工程大学地理空间信息学院;32176部队 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41571442,41171305)。 |
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| 摘 要： | 线要素化简是地图自动综合中的重要部分之一。当前线化简算法的参数和阈值一般依赖于人工设定,且对不同的化简环境缺乏自适应学习能力。将线要素化简视作一种对局部化简单元的取舍二分类问题,从案例学习的角度出发,提出了一种新的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的线化简方法。该方法首先以节点和弯曲为化简单元,从专家化简结果中自动获取化简案例;然后提取化简单元的特征描述项作为化简案例的属性空间,利用SVM机器学习方法进行训练,得到用于线化简的SVM分类器;最后通过SVM分类器对新的同类线要素中的化简单元作取舍分类,从而实现线化简。实验结果表明,该方法能够通过学习专家化简案例,在实际测试中较好地还原专家的化简意向,对化简单元取舍的分类正确率高,能够自适应地完成线化简。
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| 关 键 词： | 地图自动综合 线化简 案例学习 支持向量机 |
A Line Simplification Method Based on Support Vector Machine |
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| DUAN Peixiang,QIAN Haizhong,HE Haiwei,XIE Limin,LUO Denghan.A Line Simplification Method Based on Support Vector Machine[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2020(5):744-752,783. |
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| Authors: | DUAN Peixiang QIAN Haizhong HE Haiwei XIE Limin LUO Denghan |
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| Institution: | (Institute of Geospatial Information,Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China;32176 Troops,Kuerle 841000,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | automatic map generalization line simplification case-based studying support vector machine |
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