基于粗集的GIS产品质量评价

在分析现有的GIS产品质量评价方法的优缺点的基础上．提出用粗集进行GIS产品质量评价．并用实例进行了具体的分析．得到了较为满意的结果。     

粗集分类思想在GIS点群综合中的应用

在现有的多种点目标综合方法的基础上,提出了利用基于粗集理论的分类思想对GIS中的点群目标进行综合的方法。分析了粗集分类思想与GIS综合之间的关系,从理论基础到方法应用两方面阐述了两者的共同点及运用粗集方法进行GIS综合的可行性。具体介绍了运用粗集方法进行点目标综合的方法和步骤,并进行了实验分析。     

GIS数据分析中权重确定的粗集方法研究

介绍了粗集方法的基本概念,将其中的属性重要性与GIS中常用的权重分析相结合,提出了基于粗集分类思想在GIS数据分析的权重确定中的应用方法。与传统的多因子分析中的权重确定方法相比,该方法是一种基于数据自适应的方法,不需要人为干预,具有智能高效等优点。     

粗集方法在地图综合中的应用

将粗集理论与方法应用于地图综合时,根据地图中空间信息的特性及其生成属性决策表的特殊性,提出先利用无监督的离散化方法对各连续型条件属性分别离散化后再根据属性决策表的应用目的对空间目标进行模糊分类添加决策属性的思路;然后利用粗集属性约简的方法计算各条件属性的重要性,并采取动态排序的方法对空间目标的重要性进行判断。该方法可以很好地解决将粗集应用于地图综合中无法预先确定决策属性的问题,对空间点目标的选取实验结果表明该方法是合理有效的。     

粗集理论在GIS属性数据和逻辑运算精度分析中的应用

运用粗集理论对 GIS属性数据分类的精度表示进行了研究 ,对其逻辑运算的“逻辑交”,“逻辑并”,“逻辑补”等算法的精度做了分析。     

基于粗集理论的GIS属性数据挖掘

粗集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，可以有效地分析和处理不完备信息，已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等众多科学与工程领域得到成功的应用，并具有相当的发展潜力。本文在深入研究粗集理论基础之上，讨论了基于粗集的知识表达系统，提出了属性约简的数据分析法，并利用此法对信息表中的海量信息进行简化，提取出有用特征，并相应评价各因素的重要性。本文最后以GIS属性挖掘为例进行实例分析，考察出它们的相互依赖性与相对重要性，取得了明显的效果。     

利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究

将α-torrent粗集理论引入遥感影像分类领域,构造了基于α-torrent粗集的遥感影像分类器。该分类器在允许一定误分率基础上进行分类知识的抽取,并利用知识集成感知器进行辅助决策。实验证明,该方法不但可以获得更容易被理解的分类知识,而且在分类精度上也有较大提高。     

粗集属性划分的集成遥感分类

提出了一种基于粗集属性划分的遥感分类新方法, 构造了基于粗集的集成遥感分类器。该分类器利用粗集理论将输入的属性集合划分为多个约减, 利用这些约减构造多个训练子集。每个训练子集训练神经网分类器, 在决策时将多个单个分类器的结果进行投票选举。这种方法即减少了单个分类器的输入属性个数, 又避免了由于属性选取造成单一分类器在某些分类上的错误偏见。该分类器与神经网分类器方法, 以及属性选取与神经网结合方法进行了比较。结果表明RSEC无论在分类精度上, 还是在不同样本个数条件下的精度稳定程度上均有较好表现。     

粗集理论和层次分析法在GIS空间分析中的应用研究

随着地理信息理论与技术的不断发展,地理信息系统(GIS)已在各行各业广泛应用开来。GIS的专题应用常常涉及对数据进行多因子分析,而因子分析中权重的确定是一个常见且重要的问题。层次分析法能够从大量因子中选取出对评价或决策影响很大的因子,但是这些因子所占的权重具有很大的主观性,而粗集理论在确定因子的权重时更好地消除了人为因素的影响,这两者结合应用在GIS空间分析中,能够使得空间分析更客观、有效。     

基于GIS有利成矿信息的综合

以"数字地球"的思想为指导,从信息数字化的角度出发,阐述了GIS提取地质信息的原理、地质信息综合的方法,介绍了线型异常的找矿有利度和各面型异常的找矿有利度分析方法,提出了圈定地质异常的模型和各种有利成矿信息的综合圈定成矿靶区的方法,并以云南维西地区为例,利用上述原理圈定了成矿靶区。     

基于Rough集的居民地属性知识约简与结构化选取

基于Rough集理论提出了居民地属性知识约简及其结构化选取的方法。该方法充分利用Rough集理论具有较强知识挖掘能力的特点,定量分析居民地选取中条件属性的重要性,简化属性知识,并以此为基础计算每个居民地的重要性,实现居民地的结构化选取。实例证明,该方法能够从数据库中挖掘出相关知识,具有较强的自适应能力     

基于粗规则对象空间信息表的最小规则集生成

提出了粗规则对象空间信息表的概念、相关概念和性质，并给出实现粗规则最小化算法。基于此，编写了相应的计算机程序，并对一个地理信息系统实例规则进行了研究。实例表明运行可靠、结果正确，可应用于智能决策信息系统的知识库优化。     

GIS中的地理信息综合

ＧＩＳ中地理信息综合功能的研究和开发是当的ＧＩＳ技术进步与应用发展所面临的一个新挑战。首先研究了ＧＩＳ中地理信息综合功能的意义、基本内容及其实现途径,然后介绍了作者所提出的基于分形分析的自动综合算法和实例,最后分析了ＧＩＳ地理信息综合功能研究中需要进一步解决的问题。     

自动制图综合的技术方法在GIS环境中的应用

自动制图综合一直足地图制图领域中的难点，随着自动制图综合研究的不断深入，产生了许多理论、模型和成果。本文从GIS和自动综合原理的发展出发，论述了两者之间的密切关系，阐述了自动综合原理的发展必须与GIS应用相结合，使自动制图综合理论的研究小仪停留在研究的层面，更能使它产生应用的价值，推动自动综合和GIS的发展。     

基于二元关系的GIS实体拓扑关系的粗糙表达

利用二元关系和粗糙集的一些性质来研究GIS实体之间关系,发现在基于二元关系的广义近似空间下GIS实体的前继领域、后继领域算子、上、下继领域包含了比它自身更广的一个集合定义。同样基于粗糙集,我们发现二元关系GIS实体的上、下近似比Pawlark粗糙集的定义更广泛。在二元关系的广义近似空间下,一个GIS单点集的上近似等于它的前继领域,同样等于它后继领域的逆。     

图斑数据自动概括中面向地理特征的层结构选取

在信息定义和结构化选取的基础上,根据图斑的空间分布与距离联系,给出图斑数据地理要素层结构的定义和建立过程,从而实现图斑数据制图概括中对象选取的模型化。     

基于粗糙集的缺失数据循环搜索重建算法

提出了一种基于粗糙集理论的缺失数据循环搜索重建算法,分析了算法的复杂性,并选择一个典型数据集进行了缺失数据重建的实验。结果表明,该算法不但能较为准确地重建缺失数据,在控制噪声引入方面也有较好的表现。