匿名集序列规则与转移概率矩阵的空间预测和实验

随着位置服务（Location Based Service,LBS）的广泛应用,隐私保护成为LBS进一步深入发展亟待解决的问题,时空K-匿名成为一个主流方向。LBS应用服务器存储用户执行连续查询生成的历史匿名数据集,分析大时空尺度历史的匿名数据集,空间预测可以实现LBS应用的个性化服务。本文提出了一种融合概率统计与数据挖掘2种典型技术——马尔科夫链与序列规则,对匿名数据集中包含的特定空间区域进行预测的方法。方法包括4个过程：（1）分析序列规则、马尔科夫过程进行预测的特点;（2）以匿名数据集序列规则的均一化置信度为初始转移概率,构建n步转移概率矩阵;（3）设计以n步转移概率矩阵进行概略空间预测的方法,以及改进的指定精确路径的空间预测方法;（4）实验验证方法的性能。结果证明,该方法具有模型结构建立速度快、精确空间预测概率与真实概率的近似度可灵活调节等优点,具有可用性。     

基于多尺度对比学习的弱监督遥感场景分类

遥感场景分类作为一种理解遥感影像的重要方式,在目标检测、影像快速检索等方向有着重要的应用,当前主流的场景分类方法多关注影像深层次特征的准确提取,忽略了场景目标在不同分布尺度下的差异性。此外,有限的高质量场景标签进一步限制了模型分类性能。为了解决以上问题,本研究提出了基于多尺度对比学习的弱监督遥感场景分类方法,首先利用多尺度对比学习的自监督策略,从大量无标注数据中自动获取影像不同尺度下的特征表示。其次,基于多尺度稳健特征对分类模型利用少量标签进行微调,并结合标签传播方法生成高质量样本标签。最后,结合大量无标签数据构建弱监督分类模型,进一步提升场景分类的能力。本研究在遥感场景AID数据集和NWPU-RESISC45数据集上分别使用1%、5%和10%的标注样本下分类精度分别达到了87.7%、93.67%、95.56%和86.02%、93.15%和95.38%,在有限标注样本条件下与其他基准模型相比有着明显的优势,证明了本文模型的有效性。     

改进关联规则算法在自然资源云中的应用研究

针对自然资源信息管理分散、网络安全防御能力弱,以及难以追踪溯源威胁攻击行为等问题,本研究在自然资源云中建立了一套安全防护体系,用以整合网络安全资源,强化网络安全态势感知能力,做到攻击敏捷预测、快速回溯。安全防护体系工作效能的提升,核心在于其安全组件检测引擎模块中关联规则算法的改进。首先,在数据采集阶段,通过预处理将威胁告警数据转换为可供机器处理的标准数据格式;其次,在矩阵计算阶段,使用Map Reduce分布式计算框架提升频繁项集的处理效率;最后,以Apriori算法为蓝本,通过单次扫描锁定频繁k项集范围、矩阵向量内积运算、减少冗余候选项集生成三项措施进行算法改进。实验仿真表明：在处理同样容量网络安全多源数据集合,并在相同维度的关联规则矩阵下,本算法处理效率较经典Apriori算法提升3倍以上;随着输入数据集合瞬时容量的逐渐扩增,本算法的时间复杂度稳定,并为增量挖掘算法的一半以下。研究成果可以实现自然资源部网络安全防护工作从传统的“被动挨打”转向“主动防御”的新局面。     

矢量数据综合规则表达与实现方法——以土地利用数据综合为例

一库多用是GIS处理海量数据的有效方式。一库多用要求GIS能够从大比例尺数据生成小比例尺数据,这就要求GIS具备数据自动综合功能。GIS数据综合的关键是建立规则库,实现不同用户对规则库的自定义,以提高系统GIS数据自动综合的的通用性。GIS数据自动综合是计算机遵循的一定规则,对各个记录进行一一处理的过程。本研究基于产生式知识规则表达方式,提出"预存储规则"的实现方法。首先,最大量地收集与某一专题相关的所有知识规则,建立专题规则库;然后,根据相应的需求,在该专题规则库的基础上,通过用户接口定义不同应用规则库。该方法在一定程度上实现了程序与规则的分离和规则库的自定义。最后,给出了原型实验系统。     

基于知识规则集的城市工程地质数据库质量控制

通过对现有数据库质量控制理论和方法的研究,分析了城市工程地质数据库特点,并在挖掘城市工程地质数据库中空间数据的拓扑一致性和属性数据逻辑一致性的基础上,建立了面向城市工程地质数据库的知识规则集,进而提出了基于知识规则集的城市工程地质数据库质量控制的技术方法体系。最后,以南京市工程地质数据库为例,基于该质量控制方法进行数据库质量控制实验,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

样本数量不平衡下的建筑群模式识别方法研究

通过综合空间关系、几何、语义等多种特征对建筑群模式进行智能识别,在地图多尺度表达和数字化制图等领域有着重要的意义。将图卷积神经网络用于建筑群模式智能识别能够克服传统方法依赖人工经验设置参数、制定的规则过于严格等缺点。但是该方法往往存在样本比例失衡的问题,容易导致样本数量较少的类别无法正确识别。本文首先以建筑物质心作为样本进行聚类获得建筑群组。其次,将同一群组内的建筑物质心作为样本进行Delaunay三角剖分来构建建筑群的图结构,其中图节点特征选取能够描述建筑群几何特征的面积、大小、方向等相关指标。再次,通过图结构过采样的方式对样本数量较少的建筑群图结构进行增强,然后将样本数量较少的建筑群图结构增强前后的数据分别输入图卷积神经网络模型进行训练,并结合ROC曲线等多个评价指标对模型的性能进行了评测。实验结果表明,对样本数量较少的建筑群图结构增强之后,模型对于样本数量较少的建筑群识别准确率有了明显的提高。     

网络游记文本中旅游行程链提取方法

网络游记是旅游者在互联网上发布的自述性旅游过程记录,描述了旅游的前后过程和感受体验。从网络游记文本中提取旅游行程链,分析行程结构,能给游客的行程制定、线路设计提供重要的参考。传统的游记文本行程提取大多依赖于人工识别文本中的行程节点,再进行串联、合并处理,工作量较大。自动提取游记文本中的旅游行程链,能够提高数据处理和分析效率。本文基于自然语言处理技术,在深入分析游记网络文本的段落结构和表达特点的基础上,归纳了行程节点和节点次序关系的句法表达规则,构建了行程节点触发词表,进而提出了基于句法规则的旅游行程链提取方法,主要包含行程节点的识别、节点次序关系的识别和旅游行程链的生成,能实现网络游记文本的旅游行程重构。本文采集了蚂蜂窝平台17 226篇南京市网络游记文本数据,采用最长公共子序列算法,开展了本文方法的试验验证。通过对比分析,本文方法提取的旅游行程链和人工识别的真实行程链相似度达到86.14%,高于实体关系抽取领域的BERT-BiLSTM-CasRel深度学习模型的83.1%。相比现有关系提取类深度学习方法需要开展大量的数据标注,本文方法计算更加便捷,准确率相对较高,仅需构建区域旅游点名...     

基于规则匹配的林地矢量小班数据质量检查方法的探究

林地小班调查数据是林业分析统计工作的基础,其中,林地数据质量检查是保证林地数据质量提高林业决策可靠性的重要措施,但是,目前林业领域缺乏高效自动化的小班数据质量检查方法在提高林地数据质量检查效率减轻人工工作量的同时也能保证林地数据的质量。本文参照林业信息化标准和地理信息系统数据质量控制的内容,通过对林业数据的特征进行整理分析,制定了林地矢量小班数据质量检查规则数据库和错误小班可视化表达符号库,依此形成了一种基于规则验证的林业GIS数据质量检查方法,实现了林地小班数据质量的快速检查和错误数据规范化的可视化展示,提高了林地矢量小班数据质量检查的效率和矢量属性数据质量检查的人工判读能力,同时保证了林地矢量数据的质量。     

一种基于Harris角点检测的SVG转换可视化效果评价方法

SVG作为移动互联时代获得各种丰富图形信息的有效表达方法,已成为LBS中空间信息表达与描述的热点应用之一,但目前的研究大多没有考虑多源数据格式向SVG格式转换后的图像质量评价问题。针对多源空间数据向SVG格式转换方法和转换效果评价技术,本文设计了栅格数据和矢量数据向SVG格式转换的表达方法,分别利用直接载入栅格图像和编程实现矢量数据转换的方法实现了多源空间数据向SVG格式的有效转换;从定性与定量相结合的角度分析了转换前后的图像质量,设计了角点检测评价指标和流程,提出了基于Harris角点检测的SVG转换前后图形几何质量的评价方法。实验证明:SVG格式比较适用于位置服务中对空间数据尤其是矢量数据的表达,经过SVG转换后的图像,无论是栅格数据还是矢量数据都具有较高的图像质量,且栅格数据的转换效果相对略差于矢量数据;验证了一种基于SVG的移动位置空间服务信息表达和组织模式,对普及和强化SVG在位置服务系统中的应用具有一定的推动作用。     

油田开采智能评价有用规则提取方法

基于油田开采智能评价的有用规则是通过专家问卷调查产生的,受专家选择和实践检验的难度,以及某些专家经验规则可能与实际数据不一致影响而具有明显的局限性。采用基于区间Ⅱ型模糊集合的语言摘要方法,从油田开采数据库中产生IF-THEN规则,并根据真实度、覆盖度、可靠度和离群度等4个质量测度提取油田开采评价有用规则;进而基于平行坐标法及GUI界面建立可视化逻辑规则群。应用结果表明:该方法节省专家的时间,有助于在经验与实际数据不一致基础上完善专家经验规则。     

面向高光谱影像小样本分类的全局-局部特征自适应融合方法

高光谱影像标记样本的获取通常是一项费时费力的工作,如何在小样本条件下提高影像的分类精度是高光谱影像分类领域面临的难题之一。现有的高光谱影像分类方法对影像的多尺度信息挖掘不够充分,导致在小样本条件下的分类精度较差。针对此问题,本文设计了一种面向高光谱影像小样本分类的全局特征与局部特征自适应融合方法。该方法基于动态图卷积网络和深度可分离卷积网络,分别从全局尺度和局部尺度挖掘影像的潜在信息,实现了标记样本的有效利用。进一步引入极化自注意力机制,在减少信息损失的同时提升网络的特征表达,并采用特征自适应融合机制对全局特征和局部特征进行自适应融合。为验证本文方法的有效性,在University of Pavia、Salinas、WHU-Hi-LongKou和WHU-Hi-HanChuan4组高光谱影像基准数据集上开展分类试验。试验结果表明,与传统分类器和先进的深度学习模型相比,本文方法兼顾执行效率和分类精度,在小样本条件下能够取得更为优异的分类表现。在4组数据集上的总体分类精度分别为99.01%、99.42%、99.18%和95.84%,平均分类精度分别为99.31%、99.65%、98.89%和...     

空间信息源的多尺度地形图智能化缩编方法与应用

多尺度地形图生产和建库是基础地理信息系统建设的重要内容,也是信息库建设的重点和难点。小比例尺地形图,一是按照相应比例规则进行实地测绘,二是采用制图综合逐级缩编,但无论哪种方法都存在着时间长、效率低、更新困难,质量因人而异等缺陷。基于空间信息源的多尺度地形图智能化缩编,借助空间信息数据的整体性、适应性、拓展性、算法先进性和超强分析能力,运用空间信息拓扑关系,建立基本比例尺图形数据库,在信息数据库中智能化完成梯级比例尺缩编、跨比例尺缩编及任意比例尺缩编,自动快速建立相应比例尺图形数据库,同时保障多尺度图形数据库及时更新和维护。该方法克服了传统测绘与缩编地形图的弊端,保障系列比例尺地形图与基本比例尺图形数据库的一致性、实时性,满足各层次、各行业用图需求,方便快速建立城市DSM地表模型和空间真三维地理模型,具有成本低、速度快、精度高、通用性强、按需供图的特点和优势。湘潭市工程实践证明:基于空间信息源数据的地形图智能化缩编的体系、架构、理论和方法是可行的,有广泛推广应用价值。     

一种融合多维信息的城市建成区提取方法

夜间灯光数据是提取大区域尺度建成区的有效数据源,现有提取方法需要针对不同的研究区域独立设置阈值或选取样本,提取精度依赖于主观经验或辅助数据质量。融合多源遥感信息、空间信息以及时间序列信息,提出一种城市建成区自动提取方法。首先,融合多源数据,利用DMSP-OLS、MODIS EVI、NDWI计算归一化城区综合指数NUACI;在此基础上,利用结合时空信息改进的FCM算法初步提取建成区;最后,定义建成区界定规则并进行提取后处理。选取6个典型城市实验,结果表明本文算法的提取结果总体精度均大于90%,适用于不同环境下建成区提取。     

川西南大梁子铅锌矿床构造分级控矿规律与控矿构造组合样式

大梁子铅锌矿床位于扬子地块西南缘的川西南矿集区内,矿体展布明显受构造控制。针对该矿床构造分级控矿规律与控矿构造组合样式不清的问题,基于矿田地质力学理论与方法,通过不同级别的典型控矿构造力学性质鉴定及不同期次构造筛分,厘清了控矿构造组合样式及其形成机理。研究表明,成矿构造体系为印支晚期NE向构造带,在NW-SE向主压应力作用下,矿床内形成的不同级别构造分级控制了矿床、矿体和矿脉的展布;形成不同尺度的控矿构造组合样式：矿床尺度的走滑为主断裂-褶皱构造组合、矿体尺度的为“多”字型、“入”字型及“黑色破碎带”构造组合。本研究为该矿床深部及外围找矿勘查提供了重要依据。     

金牛火山岩盆地重磁异常综合分析及找矿预测

长江中下游是我国重要的铁、铜、金等多金属成矿带, 其南端是鄂东南矿集区, 该区作为我国重要铁铜矿产地, 集中分布了若干富铁富铜矿床; 金牛火山岩盆地处在鄂东南矿集区西南区域, 与成矿带中多个矿区的成矿条件相似, 具有铁、铜、金等多金属矿找矿潜力。但金牛火山岩盆地具有较厚的岩浆岩和沉积岩盖层, 增加了找矿工作的困难, 需要加强技术手段的应用, 提升找矿预测效果。相邻矿集区开展的以重磁数据为主的地球物理资料综合分析工作, 为研究区构造特征分析与指导找矿奠定了良好的基础, 证明利用高精度重磁数据并结合其他地球物理资料进行综合分析解释, 可提取研究区构造格架特征、隐伏岩体和物性分布等信息, 从而推断盆地及其基底构造特征并提出找矿预测。本研究针对金牛火山岩盆地虽有找矿潜力但缺乏系统研究的问题及迫切需求, 基于实测和收集的地质与地球物理资料, 开展以重磁资料为主联合大地电磁(MT)数据的综合分析解释工作, 利用重磁异常线性信号提取、重磁异常数据多尺度分析、重磁异常反演和物性界面反演、以及电阻率成像等, 估算盆地基底深度, 圈定火山机构和隐伏岩体, 推测断裂分布、盆地边界及找矿远景区, 对于该地区基础地质调查及深部找矿预测工作具有指导作用和借鉴意义。      

元启发式搜索策略在构造模糊分类系统中的应用

论述了使用模拟退火元启发式搜索策略构造模糊分类系统的过程,目的是利用模拟退火原理研制一种精确的模糊分类器,改善与分类问题有关的搜索空间探索与发掘的性能,找到模糊if-then规则的优化集。算法可以从输入数据集中抽取精确的模糊分类规则,并在若干不同预定义类中将其应用于对新数据实例的分类。     

基于等高线空间关系的鞍部点提取方法

鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网DEM数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网DEM数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文DEM的尺度即5 m DEM数据。     

解析不动产存量数据整合建库中的技术服务与质量控制

在我国不动产登记工作,以前一直处于分散状态。国土、住建、林地、海洋等不动产管理数据分别由不同的政府部门确权登记,随着《不动产登记暂行条例》的颁布,存量不动产登记数据整合建库,已成为我国进行不动产统一确权登记的重要保证。数据来源多个部门,数据格式多样,空间定位精度不统一,“碎片化”现象严重。现有的数据库质量检查软件的规则集与程序代码相绑定,具有不透明性。本文就此问题开展深入性探讨,对不动产登记数据整合建库工作中的技术服务和质量提出了约束性要求。     

基于概念格的关联规则挖掘算法改进

增量式概念格构造算法和概念格的渐减维护算法是很重要的两类概念格更新算法,但增量式概念格构造算法只针对数据对象的增加,概念格的渐减维护算法只针对数据对象的删除,两者都具有单一性。本文针对这个问题,提出基于概念格的改进算法,不仅考察了数据对象的增加、删除,还适用于数据记录随时间的改变,满足了数据库的增、删、改操作。另外,引入一种新的关联规则兴趣度量Kulc_measure,用以衡量属性的变化对关联规则的影响程度。