不确定方向关系的模糊描述模型

构建了参考目标、源目标和方向关系参考框架不确定性的不确定方向关系模糊描述模型,实例验证了该模型对空间方向关系的描述符合人类对不确定方向关系的表达习惯和认知逻辑。     

GIS空间方向关系形式化描述模型分析

空间方向关系是空间关系的重要内容,是地理信息系统(GIS)的基础理论问题之一,在GIS空间查询、空间分析、空间推理、制图综合等过程中起着重要作用。空间方向关系的理论研究相对于拓扑关系和度量关系的研究相对滞后。本文给出了空间方向关系形式化描述方法的分类,阐述了空间方向关系的形式化描述模型与表达方法,分析比较了各自的优缺点,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向。     

空间方向关系形式化描述模型研究

空间方向关系形式化描述模型是空间关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现，因此进行其模型的研究意义重大。首先论述运用平面目标Voronoi图描述方向关系在理论上的可行性；然后详细阐述基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型建立；为了验证模型的正确性，给出几个典型的算例；最后指出模型的优、缺点。     

群组目标空间方向关系形式化描述模型

针对目前群组目标空间方向关系模型在描述方向关系方面存在的不精确及复杂性等问题,该文提出一种形式化描述模型。该模型采用"剥皮"法计算得到源目标群的边界多边形,较好地顾及了空间形状及分布范围对方向关系的影响;并通过方向关系矩阵模型计算源目标群的边界多边形与各方向区域之间的交,借助矩阵形式化描述源目标群相对于参考目标群的空间方向关系。实验结果表明,该模型较好地克服了现有方法中存在的缺陷,能够准确判断地理空间中两个群组目标之间的空间方向关系。     

一种空间方向关系的细节描述方法

以描述不同细节层次下的方向关系为目的,用内部方向的详细划分来完善空间方向表达,并创造性地将邻接代码的编码思想用于内部细节矩阵的构建,巧妙地将多个内部方向描述矩阵融为一体,从而完成了空间方向关系的深度细节描述。     

基于拓扑参考的定性方向关系矩阵描述模型

定性方向关系描述是空间关系推理、空间关系语义匹配、模糊空间关系查询、面向对象遥感影像处理等的基础。针对现有定性方向关系模型存在的MBR区域描述缺陷,本文提出一种基于拓扑参考的定性方向关系描述模型,基于拓扑划分进行方向区域划分,定义拓扑参考反映不同拓扑划分中方向参考的变化,并以此为基础建立分层定性方向关系矩阵。新模型能够反映不同拓扑划分区域方向关系参考的变化,实现MBR区域定性方向关系的精确描述,能有效提高定性方向关系描述的精确性及准确性。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述研究(一)

空间方向关系形式化描述模型是空间方向关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现。首先提出了影响空间方向关系的两个因素目标：一是两目标群凸壳的直径；二是目标的可视性。论述了运用平面目标Voronoi科作为两目标指向线的“替身”来描述方向关系在理论上的可行性。本文的结论是：Voronoi图是描述空间方向关系的良好工具。     

空间目标方向关系的定性扩展描述

由于空间问题固有复杂性不确定性，空间关系的描述和推理普遍采用定性方法以符合人们的空间认知行为，方向关系是一类重要的空间关系，用以确写目标的方位，以往的方向关系描述模型通常将空间目标作为一个抽象点，或者用目标的最小外接矩形表示目标，这两种方法都丰在明为不足，为了更细致，准确的描述方向方法，文章提出一种方面关系描述的分层多处理方法,在以点，线，面为参照目标的空间目标间建立方向关系描述的3层模式结构，每层模式又由基本方向关系描述，推理模型和方向关系描述，推理化模型组成，从而扩展了方向关系的描述。     

拓扑和方向空间关系组合描述及其相互约束

提出了一种拓扑关系和方向关系组合描述框架,在统一的框架下研究拓扑和方向关系。采用9交模型描述拓扑关系,方向关系矩阵模型表达方向关系,并给出了有意义的方向片组合,将两者统一到一个框架下进行描述。在统一描述框架下,拓扑关系与方向关系相互约束。阐述了7个定理及其证明,描述了拓扑关系与方向关系之间的相互约束,实现拓扑关系和方向关系有效性的相互检测。拓扑关系和方向关系组合描述能够提高空间关系描述的准确性和有效性。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型

运用认知心理学信息加工的观点,建立了基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型,并详细阐述了模型的逻辑结构、数据结构和空间方向的计算过程。为了验证模型的正确性,列举了该模型计算空间方向的几个例子,并总结了模型的优、缺点。     

基于模糊度的不确定地理目标的形式化描述方法

在对模糊度分析的基础上,研究了地理目标位置与属性不确定性的集成度量策略,提出了基于四元组(x,y,A, D; 的能集成表达位置和属性不确定性的模糊点、模糊线和模糊面的形式化描述方法。以模糊度曲面在建设项目选址空间决策中的应用为例,探讨了基于该形式化描述方法的模糊分析应用。实验结果表明,该形式化描述方法是一种有效集成位置与主题属性不确定性的方法。     

基于学生化残差的模糊自适应滤波算法

在自适应Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出一种基于学生化残差的模糊自适应滤波算法。该方法利用滤波残差构造统计量,再依据此统计量构造模糊控制器来自适应调节Kalman滤波器的自适应因子α,达到平衡动力学模型信息与观测信息对滤波解的作用。利用算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于粒子群优化的模糊特征自适应选择方法

模糊特征的选择影响着模糊分类的结果。从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度。粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。将离散二进制PSO用于模糊特征选择,实现了基于PSO的模糊特征自适应选择方法,并通过航空和卫星遥感影像的模糊分类实验,验证了此方法的有效性。     

基于自适应四叉树的地形简化

针对当前地形三维可视化技术的研究现状,在吸取计算机图形学、虚拟现实、地理信息学、现代数学的先进理论和技术成果的基础上,根据地形表面平坦程度不同对原始地形模型预简化,对表面较平坦的区域不再分层,将原始地形模型的完全四叉树结构改变成自适应四叉树结构,从而生成自适应四叉树结构的地形模型,并采用VC^＋＋结合OpenGL加以实现。     

基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究

空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。     

用Voronoi图描述空间方向关系的理论依据

基于可视点、可视链、可视区域等概念,分析了影响空间方向判断的两个因子:两目标群点凸壳的直径与可视区域;证明了用Voronoi图描述空间方向关系的可行性。     

基于区域平均垂直不确定度的自适应网格水深建模方法

提出一种基于区域平均垂直不确定度的自适应网格数字水深模型构建方法。利用水深不确定度及其传递机制,计算建模区域的水深平均不确定度,自动确定网格剖分层次和组织水深数据;并在公共边界处增加约束条件,解决相邻网格区域的水深模型不连续问题。试验证明:①在水深变化趋势不一致的区域,与等间距法和水深复杂度法相比,不确定度法所构DDM具有更高的质量;②相对于等间距法,不确定度法能自动确定网格剖分层次和网格大小,控制模型质量达到预先设计的指标要求,相对水深复杂度法,具有更强的自适应调控能力;③不确定度法比水深复杂度法具有更高的自动化程度和效率。