面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用

语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。     

基于本体属性的基础地理信息概念语义相似性计算模型

语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。     

矢量面状要素几何相似性度量方法探讨

针对GIS面状要素由于具有旋转、平移、缩放等形状不变特性而导致相似性度量困难的问题,该文提出了完整的几何相似性度量模型:采用基于顶点中间度的轮廓特征点提取方法,能够在较小误差情况下充分表达原始图形,从而提高相似度计算效率;通过傅里叶描述方法对轮廓进行数学表达,截取能表达图形的前n阶因子,利用向量夹角余弦值理论度量归一化傅里叶描述子向量的相似度,顾及了图形的几何变换不变性。实验结果表明,该描述模型可有效地对GIS面状要素的几何相似性进行度量。     

基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法

地理信息分类体系转换对于实现异构地理信息系统之间的语义信息共享与互操作具有至关重要的作用.人工转换方法效果较好,但是对时间、经费和领域专家的要求较高.提出了一种基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法,包括类别语义相度计算方法、类别转换模型和分类体系转换算法.实验表明,该方法能够比较有效地构建不同地理信息分类体系的类别转换关系,实现它们之间的自动转换.     

面状空间要素相似性度量方法研究

不同尺度、来源的地图上同一要素通常具有一定的相似度。地图空间要素相似度在GIS领域具有广泛的应用。论文在总结前人相关成果的基础上分别从位置(距离)、形状、大小三个方面给出了面状空间要素相似性度量模型:以分形维数和面积/周长(紧凑度)作为相似特征的形状相似度;以中值距离作为相似特征的距离相似度;以面积或周长作为相似特征的大小相似度。最后,以多尺度面状空间要素为实验数据,通过比较分析验证了本文提出的相似性度量模型可行性。实验结果表明:以中值距离、分形维数作为相似度指标的度量模型综合考虑了面状要素局部结构和整体分布,在面状空间要素相似性度量方面具有很好的稳定性。     

利用相似性特征进行 Web服务语义匹配

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.     

空间数据网络多分辨率传输的几何图形相似性度量

将相似性认知的距离观与特征集合观相结合,以差异距离作为相似性特征,提出面状空间数据的几何图形相似性度量模型,针对面状不同地物进行几何图形相似性度量。完成多分辨率网络传输的线状和面状空间数据几何图形相似性度量实验,并对不同传输量的网络渐进传输与普通网络传输进行图形相似度比较,实验结果证明几何图形相似性度量模型对于评价网络渐进传输的可行性。     

网络多分辨率传输中曲线集的相似性度量模型研究

针对空间数据在网络多分辨率传输中的相似差异,提出了一种适用于曲线集的相似性度量模型。模型根据拓扑关系和几何特征差异计算曲线相似度,然后以曲线最小凸包面积为权,计算曲线集的加权相似度和相似精度,以加权相似度评估曲线集的整体相似程度,以相似精度评估曲线集各曲线间的相似差异。最后通过实验验证了该模型的有效性。     

顾及地理语义的运动轨迹相似性度量模型北大核心CSCD

移动对象的运动行为往往受到所处地理环境的影响,针对现有轨迹相似性分析无法考虑地理环境因素的现状,本文提出了一种顾及地理语义的多重运动特征轨迹相似性度量方法。该方法首先以扩展到时间层面的数据立方体为基础,对轨迹序列的地理语义和运动特征进行符号化;然后利用多个特征值计算得到的加权编辑距离作为衡量轨迹相似性的标准;最后将该相似性度量方法与谱聚类结合,利用真实数据验证了该度量模型的有效性与优势。     

一种基于模糊矩阵的空间面对象相似性度量算法

针对地理信息科学中相似性描述尚未考虑其模糊性本质这一现状,将空间面对象相似性度量进行程度划分,而不是界定在相似和不相似两个绝对地带,从而将空间面对象的相似性度量转化为相似程度评判。以纵横轴比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比和方向为相似程度评判因子,通过模糊矩阵组建评判矩阵,将空间面对象相似性度量模拟为专家评判系统,最终获取待比较的空间面对象之间的相似程度。通过实例验证,算法具有一定可行性,为相关空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图匹配等起到一定参考作用。     

空间数据几何相似性度量理论方法与应用研究

相似性是人类感知、判别、分类和推理等认知活动的基础.空间数据相似性度量不仅是地理信息数据融合更新、空间数据检索和相似查询、空间聚类和异常探测、电子地图导航等技术的核心和基础,而且也是从更深层次探寻地理实体在不同历史时期的相似形成、演变与差异性规律,进而进行动态相似推理、相似预测和知识发现的关键.本文主要研究多源多尺度、多时相空间数据几何相似性度量理论方法及其应用,所做的主要工作及取得的成果有: (1)总结相似性科学与相似工程的研究进展,分析了几何相似性在计算机视觉和地理信息科学领域的研究现状和面临的挑战.提出了论文研究的基本思路,即:空间数据几何相似性度量模型的建立以相似性科学与工程为基础,借鉴图形图像处理方面的算法和空间关系理论,考虑到空间数据的特殊性,对上述理论方法进行大量的改进和创新.     

地理信息科学中尺度概念的诠释与表达

本文对地理信息科学的尺度概念、尺度效应、尺度变换等进行了总结,提出了尺度外延与内涵联合表达的3×3尺度矩阵,深入剖析了尺度矩阵中的9个尺度子概念。基于尺度子概念的相互作用,讨论了粒度与广度的依存关系,以及时间粒度、语义粒度分别与空间粒度联合表达的基本规则。针对空间关系尺度在空间分析、空间推理中的重要意义,提出并建立了拓扑关系粒度、方向关系粒度、距离关系粒度的计算方法。在完整诠释地理信息科学中的尺度概念基础上,提出了未来关于尺度问题研究的3个方向:尺度概念形式化、尺度效应与不变性、尺度变换与知识发现。     

基于多重运动特征的轨迹相似性度量模型

针对目前只能对单一运动特征（速度、方向等）进行轨迹相似性分析的不足,提出了基于多重运动特征的轨迹相似性度量,该度量对于分析和理解移动对象的运动行为和规律具有重要意义。将其应用于基于多重运动特征的运动序列模式发现。该相似性度量借鉴数据立方体的思想,将多重运动特征时间序列进行量化和符号化表示,在多重运动特征值域空间中计算两字符间的距离作为字符间替换代价,最终以加权编辑距离作为相似性度量。将该相似性度量与谱聚类方法相结合进行运动序列模式发现。实验以飓风数据为例,通过气象文献中飓风的发生与运动规律验证了模型的有效性。     

基于直方图的遥感图像相似性检索方法比较

相似性度量是用于研究多源数据之间相似程度的，是对空间数据进行模式识别的基础。通过单波段遥感图像的检索对两组直方图相似性检索方法进行了实验研究，即基于特征向量的相似性度量和基于概率的相似性度量。实验中发现第一组相似度量中有两种以往较少用于遥感图像检索的方法表现出色，它们分别是，统计距离和相似夹角余弦度量。第二组实验中，针对其中包含较明显的目标物体且背景较为单一的遥感图像（其直方图可看作混合高斯分布），在类别可分离判据的基础上，根据K-近邻法则提出了一种计算该类图像之间相似值的方法。实验结果表明基于K-近邻法则的计算方法行之有效。所得出的结论将对多源数据分析中相似性度量的理解与选择有积极意义。     

基于线要素综合的形状相似性评价模型

从面状要素形状描述模型中导出线状要素的相似性评价模型:将线状要素以首尾点的连线为对称轴作镜像处理构建其对偶面,以其对偶面的傅立叶形状描述子为其形状向量,以向量的欧氏距离来度量曲线的相似程度。为保证一定的评价精度,通过计算傅立叶第K项X、Y的增量值,来决定K值大小。最后对给定曲线运用不同的化简算法进行多层级的化简,通过本模型对形状的保真度进行分析。该模型具有数学严密性和实用性,能为选择曲线化简算法提供一种参考依据。     

轨迹数据的非关系管理及相似性分析

针对高动态、半结构化的轨迹数据,充分利用文档型非关系数据库MongoDB的特性,本文首先提出了一套分层、分区、分片的存储策略,设计了以整条轨迹为基本粒度的非关系组织模型,能够有效应对轨迹数据的海量性和动态性挑战。然后据此开展轨迹相似性分析的研究,提出了一种兼顾时间维和轨迹形状的轨迹相似性度量方法DTWEUCLI,可计算长短不一且含有噪声的轨迹数据之间的相似性。最后基于轨迹的非关系存储和相似性计算,开展了轨迹簇生成的试验与分析,设计实现了基于轨迹相似性计算的轨迹聚类计算框架。基于3个轨迹数据集的试验表明,DTWEUCLI算法能够对多源轨迹数据集进行有效聚类,输出轨迹簇。     

面向地图综合的道路网相似度计算模型

针对地图制图综合过程中道路网相似度的定量计算问题,提出了一种顾及道路网综合过程的相似度计算模型.方法 基于空间相似关系理论较好地顾及了地图综合中空间关系的相似性;利用语义权重计算总体相似度更加符合地图综合的规则.最终经由430个样本的心理认知实验结果与专业人员的心理认知结果基本一致.实验结果表明:该模型基本符合人类直观...     

基于线状图形相似性的道路数据变化检测

将相似性认知的距离观与特征集合观相结合,在获得相似性图形的差异距离的基础上,提出了线状地物的几何图形相似性度量模型;通过研究空间数据变化与相似度的关系,提出了基于线状地物相似度的空间数据变化检测算法,实现了基于线状图形相似性认知的道路数据变化发现与提取.     

矢量图形相似性度量方法研究进展

基于图形特征的相似性度量,主要从图形的几何、拓扑、语义等特征角度进行相似性计算;基于概率统计的相似性度量主要是从概率统计的角度进行相似性计算。对每类方法及其特点进行分析总结,并给出对图形相似性度量研究的一些思考。     

多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量

本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.