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相似文献
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1.
地理模拟作为地理环境模拟与认知的重要方法,是挖掘地理知识、揭示地理规律的重要手段。气象模拟,作为重要组成部分参与到地理环境模拟的诸多方面,影响到地理环境的系统模拟和复杂问题求解。而气象模型专业性强、模拟知识复杂,涉及到输入数据、模拟方案设置等诸多方面,所以如何高效管理及共享气象模拟知识成为亟需解决的问题。本文应用案例推理和知识图谱,统一异构的气象模拟知识,研究顾及语义和图结构相似度的气象模拟知识推荐方法,以提高气象模拟知识的共享能力。(1)本文基于中文气象模拟文献资料抽取了气象模拟知识,以模拟案例为载体,在知识图谱中构建气象模拟知识库;(2)构建气象模拟案例相似度评估模型,实现顾及语义和图结构相似度的气象模拟知识推荐,该模型一方面利用经过气象模拟语料库训练的Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)语义模型挖掘气象模拟知识案例的语义特征,另一方面提取存储在图谱中模拟案例的结构特征,并通过AHP(Analytic Hierarchy Process)层次分析法进行权重设置,从而准确的衡量气象模拟案例的相似度。...  相似文献   

2.
可视化是促进地理区划知识发现的有效手段,但目前地理区划知识可视化方面的研究较为欠缺,无法满足复杂区划知识的可视化表达及知识发现需求。因此,本文从充分认知区划先验知识出发,建立区划知识的地图表达内容体系,研究面向不同类别区划知识的地图可视化表达方法,进而探讨综合多维区划知识的图谱表达范式,并在此基础上进行了可视化应用案例研究。实验表明,本文提供了有效的区划知识表达和发现策略,可为读者开展进一步的决策和研究提供支持和依据。  相似文献   

3.
地图集的地图可视化设计与单幅地图不同,需要以地图集的总体设计思想为依据,在地图设计与表达时反映指标体系的科学完整性,体现地图集的总体协调性。本文以《中华人民共和国人口与环境变迁地图集》为例,详细介绍了以多指标、长时间序列为特征的人口与环境变迁地图的可视化设计与表达方法,包括:系列地图、结构及其数量变化、构成比例变化、数量变化及其对比关系、累积数量变化、多指标数量累积及其对比、相对某一时间基点变化、单指标多年统计特征的变化、单指标两个时期数据的对比等。该方法以对相关指标现状的表达为基础,重点强调制图对象变迁特征,表达指标体系之间的联系和区别。相关地图可视化设计方法可广泛应用于其他类似专题地图的设计过程中。  相似文献   

4.
视觉平衡是影响地图信息传输效果的重要因素之一。由于泛在制图的非专业性,泛在地图图像的视觉平衡效果往往取决于制图者自身美学素养的高低,不具有可控性。因此,迫切需要发展泛在地图图像的视觉平衡度计算方法。现有的地图视觉平衡度计算方法存在因子不全、判别结果主观依赖性强等问题。针对这些问题,本文提出了一种结合地图图像计算特征与专家评价知识的泛在地图图像视觉平衡度计算框架。通过丰富地图视觉密度影响因子,并引入概率模型学习专家对泛在地图图像的评价知识,实现对泛在地图图像视觉平衡度复杂分布的有效判别。本文以专家问卷的方式搜集了30名地图制图专家对1 730幅泛在地图图像的视觉平衡评价数据,构建了一个泛在地图图像视觉平衡度评价数据集。将计算得到的地图视觉平衡指标作为贝叶斯决策器的地图特征属性输入,将地图视觉平衡的专家评价数据作为贝叶斯决策器的分类结果,利用最小错误率贝叶斯决策方法对泛在地图图像的视觉平衡度进行判别,有效解决了人为主观判别地图视觉平衡度存在的不确定性问题。经实验验证,该框架在本文构建的泛在地图图像视觉平衡度评价数据集上能取得82.85%的评价准确率。  相似文献   

5.
“地、物、化、遥”等地质矿产勘查和科研工作建立了海量的矿产调查数据,蕴含丰富的成矿构造背景、产出地质环境、矿床地质特征、矿床成因模式等与成矿和分布相关的知识。海量矿产资源相关数据向有效成矿规律知识的转换,已逐渐成为提升地质找矿精度的突破口。本文引入知识工程中本体知识表示技术,开展金矿知识图谱构建方法研究。首先,梳理了金矿成矿模式,确定了金矿概念、金矿实体以及地质特征、成矿特征等属性,运用自顶向下的领域本体知识表示方法构建金矿知识图谱的模式层;其次,基于结构化、半结构化和非结构化的多源异构地质数据源,采用深度学习模型实现金矿信息提取和语义解析,丰富金矿知识图谱的数据层,采用自底向上的方式构建金矿知识图谱;最后,基于图数据库开发了金矿知识管理系统,实现金矿数据管理、知识获取、金矿知识可视化表达、知识库管理、金矿找矿知识查询等功能。本文研究成果可形成“数据-知识”联合驱动的金矿找矿方法,为地质勘查工作中识别、控制和管理矿产资源、提升找矿精度提供参考。  相似文献   

6.
新型作战样式对战场环境服务保障提出了新要求,战场环境智能化服务急需基于全域多维战场环境数据实现知识的提升。针对战场环境智能认知的知识建模问题,将知识图谱与战场环境相结合,提出了战场环境知识分类方法,认为战场环境知识图谱是大数据人工智能条件下战场环境知识表示的一种新形式;针对三元组知识表示碎片化的问题,构建了战场环境时序超图表示模型,实现了实体知识、事件知识、影响过程知识和服务决策知识的多层次统一图建模,将各类知识表示为具备时空特点、场景特点的统一知识超图网络;最后,利用地图、事件、影响过程和作战影响效能等数据进行实验验证,超图网络从语义层面实现了各类战场环境知识的关联,可进一步为实现基于超图的智能推理和服务决策提供支撑。  相似文献   

7.
噪声信息具有空间传播和随距离衰减变化的特征,采用三维动态可视化形式表达噪声地图可以体现该特征。本文针对噪声的空间分布与强度变化提出一种噪声地图表达的方法,基于Bertin符号参量分析,以具有高度可变的方柱并配以深浅变化的颜色作为噪声符号,动态传递噪声信息。为进行多尺度地图展示,在不同地图等级下设有相应细节层次的符号尺寸和定位排列方式。噪声地图以Web端Mapbox为展示平台,基于交通噪声模型和GPS轨迹数据,对上海黄浦区某区域一时间段内的噪声情况进行模拟表达,实现噪声数据的立体动态化显示。三维动态的表达扩展了噪声数据的表现维度,多维度、多参量的立体动态符号不仅可准确刻画噪声的分布,而且从视觉观感上提高了受众的兴趣度和专注度,这为研究噪声的热点分布、传递趋势等空间规律提供了可视化参考。  相似文献   

8.
历史名人是我国几千年优秀文化的创造者之一,因此传播历史名人文化具有重要的教育意义和文化传承价值。以“民国清流”为对象的历史名人文化是我国文化体系中优秀的组成部分,有关内涵记述多存在于泛文学化的叙述逸闻等文学作品中,缺乏对名人遗存旧址、生平行迹、社交关系等名人文化主题数据的系统化梳理。本文基于异构名人文化数据,构建名人文化数字化框架,并以“民国清流”为例,着重解决名人文化数据的组织与可视化问题。基于名人文化数字化框架,利用文本挖掘提取群体传记中关键信息,动态地展示名人的二维生平行迹、三维故居点位和名人知识图谱,以实现相关信息的智能化查询分析。可视化分析结果揭示了名人群体的中心人物和活动聚集地变化、名人社会关系、名人间交往的亲疏程度及产生交集的原因。因此,本文所提出的方法不仅能让普通民众直观且多维度地了解民国人物特质,还能帮助文学研究者深入梳理和分析人物的生平及社交关系,为传承和宣传名人主题文化开创新模式。  相似文献   

9.
我国是受台风影响最严重的国家之一,台风灾害严重威胁着沿海地区的社会经济和自然环境。近年来,随着知识图谱相关理论和应用技术的发展,其强大的知识整合与表达能力可以为台风灾害事件的动态监测与管理决策提供有力支持。针对当前台风灾害事件相关模型对时空过程表达不足等方面存在的问题,首先,从台风灾害机理出发,通过对台风灾害事件组成要素和动态特性的分析,提出从概念、对象、状态、特征和关系5个层次建立的台风灾害事件知识表达模型。其次,充分顾及台风灾害事件信息的多粒度特性,在模型中将不同的特征信息统一到各个对象中。为了突出台风灾害事件的时空过程,以状态作为过程在特定时空下的截面。最后,以2021年台风烟花事件为案例,构建了台风灾害事件知识图谱。结果表明,该模型不仅突出了事件中不同对象的特征刻画,通过多个对象的状态序列表达出台风灾害事件的时空过程,进一步提高台风灾害事件的全过程信息表达与存储,为应急决策方案提供有效的数据与决策辅助支持。  相似文献   

10.
园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持.植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节.针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建.针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语...  相似文献   

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建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解(SVD)为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。  相似文献   

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