不确定拓扑关系模糊推理

针对定性空间推理难以处理不确定空间拓扑关系推理的缺憾,将确定拓扑关系复合表推理方法扩展到模糊拓扑空间,建立了基于拓扑关系复合表的不确定拓扑关系模糊推理模型,设计了基于RCC5的拓扑关系复合表的模糊推理规则库和推理的方法流程,并结合具体计算实例对模糊推理模型进行了实验研究,推理结果验证了模型的认知合理性和可行性。     

一种深度学习的无人机影像道路自动提取方法

针对无人机影像道路提取自动化程度低、道路信息不完整及道路交叉口不连通等问题,该文提出了一种结合拓扑结构和全局上下文感知的无人机影像道路提取方法,通过构建一种编码/解码模式的深度学习方法实现自动化提取.在网络模型中,设计了聚合特征模块及增强型扩张卷积模块以获取更多的道路信息,并引入拓扑感知损失函数以保证道路的连通性,实现道路拓扑结构特性的反演.实验结果表明,基于改进后的网络模型对道路信息的提取效果较好,在无人机影像测试集上的准确率、召回率、F1得分和交并比(IoU)分别达到了89.07％、84.74％、86.86％和72.45％;在马萨诸塞州道路公共影像集通用性测试中,提取原始遥感图像的道路信息也表现了出色的提取性能.     

一种空间权重矩阵的优化方法

在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。     

拓扑模型下的导航地图道路曲率引入

随着道路曲率的作用逐渐被认识,道路曲率引入导航地图,成为实现先进驾驶辅助系统(ADAS)的重要途径,也是未来导航地图的发展趋势之一。曲率依附于曲线存在,难以直接引入基于拓扑模型的导航地图。为了避免模型转换带来的巨大工作量和不确定性,本文尝试了拓扑模型下道路曲率引入的研究。首先在现有导航地图道路数据基础上,使用了完全曲线拟合与组合线型拟合两种方法计算曲率;然后结合两种计算方法对应的曲率存在形式,探索了在拓扑模型下的道路曲率引入方式,分别是引入点、引入线和引入多线;最后使用导航地图道路数据进行曲率计算和曲率引入的试验。结果表明,本文的方法具有可行性,为今后大数据量的导航地图道路曲率引入打下了铺垫。     

一种信息量和专家证据权重法耦合的成矿预测方法

本文选取安徽石台县丁香地区,以铜多金属矿为例,分析该区的地、物、化、遥数据,选择7个预测变量进行成矿定位预测研究。利用客观成矿预测法-信息量法进行计算,得到成矿预测变量所占的信息量,归一化得到变量的客观权重,依据专家知识,获得上述变量的主观权重,随后,采用D-S证据理论将上述主、客观权重进行融合得到综合权重,并采用该综合权重结合专家证据权重法获得单元格的后验概率,制作成矿有利度的分级色阶图。预测结果表明:该法能有效地综合来自主、客观方面的知识,预测结果更加科学、合理。与单纯的信息量法、专家证据权重法相比,取得了更好的成矿预测效果。     

一种顾及权重的PDOP值计算方法

在卫星定位中,定位精度主要受两方面的影响:一是观测卫星的空间几何分布;二是等效测距误差。传统的PDOP值计算方法,仅考虑了观测卫星空间几何分布的影响,所得到的PDOP值并不能准确地反映定位精度。将先验单位权中误差和卫星高度角引入到PDOP值计算过程中,提出了一种顾及权重的PDOP值计算方法。利用GPS单系统、北斗单系统以及GPS/北斗组合系统的实测数据进行分析,结果表明新方法计算得到的PDOP值能够更准确地反映定位精度。     

一种用于道路网综合的拓扑处理方法

道路数据拓扑化是进行道路自动综合和其他分析、操作的基础.总结了6种实用的线与线之间的空间关系,阐述了道路数据拓扑化的必要性,提出了一种道路数据拓扑化描述的方法,介绍了这种适用于道路网综合的拓扑化处理的基本步骤,并对其中的自动断链技术、结点匹配技术和构建多边形技术进行了详细说明,最后通过实验系统对该方法进行实现,通过实验验证了该方法在理论上是正确的,在实践上是可行的.     

一种用于道路网综合的拓扑处理方法

道路数据拓扑化是进行道路自动综合和其他分析、操作的基础。总结了6种实用的线与线之间的空间关系,阐述了道路数据拓扑化的必要性,提出了一种道路数据拓扑化描述的方法,介绍了这种适用于道路网综合的拓扑化处理的基本步骤,并对其中的自动断链技术、结点匹配技术和构建多边形技术进行了详细说明,最后通过实验系统对该方法进行实现,通过实验验证了该方法在理论上是正确的,在实践上是可行的。     

基于拓扑特征的面向对象的道路要素提取

主要针对光谱特征不是很明显的高分辨率影像,探讨一种基于道路拓扑特征,即道路是连续的、中间没有间断的要素,对道路进行提取。利用面向对象分类的方法,首先把影像分割为对象块,人工给定一条道路的始末端,利用道路连续的拓扑特征,构建循环算法,依次查找道路中间要素,并进行连接,最终把整条道路提取出来。利用资源三号卫星数据进行了试验,结果表明,本方法能较有效地提取高分辨率影像上的道路。最后,应用该方法分别对太原市2010年和2013年同一区域影像进行道路提取,对提取的道路作后期人工编辑,并对两期数据作变化监测,统计变化区域和道路发展变化状况。     

一种三维空间两模糊对象拓扑关系的描述方法

拓扑定义了空间要素如何共享空间的规则,它是一个规则和关系的集合,可以用来控制要素间的地理关系,同时保持它们各自的集合完整性,是重建地理实物的有效手段。针对三维空间中拓扑关系的研究现状,本文采用了粗糙集理论,对三维空间中模糊对象间的拓扑关系进行了研究,得出了两个模糊对象间的拓扑关系模型。为进一步研究分析空间拓扑关系提供了理论基础。     

基于模糊数学的多因素道路网权值确定算法

提出了基于模糊数学的权值确定算法,并借助于模糊理论工具将影响权值的模糊因素进行综合评价,得到的计算结果综合了多方面因素影响。通过与静态权值的路径分析算法比较,发现该算法的计算结果能更好地满足驾驶者实际需求,且并没有因考虑因素增多而影响算法效率。     

交通网络旅行商路径优化的遗传禁忌搜索算法

旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

道路网多特征匹配优化算法

同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。     

基于分布函数的模糊知识表示与推理模型

本文基于模糊集与模糊推理理论,给出了一种模糊谓词模式的知识表示与推理模型。以分布函数来描述模糊语言变量,以可能性分布限定算法作为推理机制,为广泛应用于各种控制系统、专家系统以及人工智能各个领域的模糊推理系统提供了有效的问题描述和推理方式,拓展了Horn子句的表示,为模糊推理系统和工具的研制开发提供了基础。     

一种基于线特征的道路网变化检测算法

提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。     

关于山区道路工程控制网布设方案研究

对于贵州山区而言,多数道路工程测区中通常是山峦起伏、荆棘丛生,致使通视、通行条件差,因此,建立满足工程施工需要和符合控制精度要求并能尽量减少工作量的测量控制网是很有研究价值的。从通视性分析和网形优化的角度提出控制网的布设方案,希望对今后的此类项目实施起到一定的借鉴作用。     

加权网页排序算法在道路网自动选取中的应用

针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。     

路网环境下的混合数据最近邻查询算法

路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用,已有路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题,为了弥补已有方法的不足,提出了路网环境下混合复杂数据的最近邻查询算法。将查询过程分为预处理、数据集约减和数据集精炼3个部分,并与3种对比算法进行对比实验,研究了测试数据对象的数量、路网规模的大小对中央处理器运行时间以及输入/输出代价的影响。结果表明,所提算法能有效地处理路网环境下混合数据的最近邻查询问题。     

多级道路网的最优路径算法研究

针对大区域道路网的最优路径问题,分析了现有算法的不足,提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题,论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出,该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的。