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。     

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信息综合中一种改进的粗集选取方法

在现有的基于粗集的GIS信息综合的基础上,针对GIS信息表的特殊性,提出了先离散化再添加决策属性的粗集计算思路,采取动态评价目标重要性并选取的方法对目标进行综合。实验表明,该离散化思路可以很好地解决GIS信息表的离散化效率问题,动态评价选取的方法不仅能综合考虑目标的空间及属性信息,而且可以保持目标综合前后空间特征的一致性。     

粗集在知识发现中的应用

介绍了粗集的基本概念,包括粗集的定义、"属性-值"系统、属性依赖与归约及粗集概念的若干推广,最后指出粗集理论在知识发现(KDD)中的一个可能应用途径.     

粗集在知识发现中的应用

介绍了粗集的基本概念,包括粗集的定义、“属性－值”系统、属性依赖与归约及粗集概念的若干推广,最后指出粗集理论在知识发现（KDD）中的一个可能应用途径。     

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。     

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。     

浅谈制图综合在地图缩编中的应用

本文结合利用1：1万地形图缩编1：5万地形图的实例，就制图综合在地图缩编中的应用谈一些看法。     

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     

基于空间映射观念的地图综合概念模式

基于关系代数的映射变换思想，将地图综合的概念框架划分为2种映射形式：空间实体映射和空间关系映射，根据变换前后空间实体数目的变化，空间实体映射进一步区分为1－1，n-1,n-m映射。空间关系映射则视为拓扑关系、距离关系、方向关系3种基本关系的复合变换。为描述综合过程中粗化表达，建立了“空间关系分辨率”概念，基于9交叉、主方向模型以及本文自行建立的“等距离关系”模型分别给出了拓扑关系、方向关系、距离关系中分辨率的表达方式。在概念级上讨论了2种映射在地图综合过程的表现形式，这一综合模式与传统方法的显著区别是，它强调了关系也存在综合的问题。     

地图自动综合问题的分解和基本算子集合

从地图综合对象的本质特征出发,结合地图综合的自身规律,分解了地图自动综合问题。同时,在分析已有地图综合算子的基础上,提出了一套具有完备性的地图综合算子集合,讨论了算子的关联性和有序性。     

地形图智能综合系统的设计

本文论述了在地图数据库的基础上如何进行地形图智能综合系统的设计。地形图的自动综合是一个困难的大课题,本文只是就全要素的大比例尺地形图作了较详细的研究,同时提出了有关其它方面的策略。     

地形图智能综合系统的设计

本文论述了在地图数据库的基础上如何进行地形图智能综合系统的设计。地形图的自动综合是一个困难的大课题,本文只是就全要素的大比例尺地形图作了较详细的研究,同时提出了有关其它方面的策略。     

Rough集理论及其在GIS属性分析和知识发现中的应用

介绍了Rough集理论的概念与方法,并将其全面引入GIS领域,归纳整理出Rough集理论用于GIS中属性分析和知识发现的一整套方法,为GIS的属性分析和知识发现开辟了一条新途径。     

道路数据缩编更新的自动综合方法研究

缩编更新是当前GIS多尺度数据库更新的重要技术途径之一。针对我国国家1∶5万数据库更新工程的实际需求,研究分析了用较大比例尺新道路数据缩编更新较小比例尺道路数据的总体思路,提出了基于网眼密度的道路选取和顾及层次分析的道路匹配方法,实现了道路数据缩编更新的自动综合处理,并在1∶5万数据更新实践中进行了实验验证。     

点状要素群的结构化及其在综合中的应用

点状要素群是地图综合过程中必须处理的信息,文中分析了已有的点状要素群的分类方法,结合地图综合的特点,提出了一种改进的考虑点状要素群同其它要素关系的分类方法,通过建立点状要素群外轮廓线的方法结构化点状要素群,并用于点状要素的选取。