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针对海量专题机构数据空间信息和属性信息缺失的问题,该文使用专题机构信息网站作为信息源,以深度优先策略网络爬虫作为信息获取方法,提出了一种基于网络爬虫框架的专题机构数据空间信息采集方法。在网络爬虫方法关键功能模块中,设计了一种基于词元的字符串相似度矩阵算法来提高机构检索列表匹配准确度,并提出了一种基于决策树模式的行政区划信息识别和抽取算法用以实现地址字符串中行政区划的准确识别和提取。通过具体实现和实验测试,证明该方法能有效地实现专题机构数据空间信息和属性信息的采集,并具有较高的时间效率和准确率,可作为机构数据空间信息采集的一种有效方法。 相似文献
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提出了一种融合图论与密度思想的空间聚类方法——HGDSC。该方法首先借助附加约束的Delau-nay三角网来建立空间实体之间的邻接关系,然后对基于密度的聚类方法进行改进,顾及空间邻近与非空间属性相似性进行聚类。特别地,该方法只需要一个输入参数。模拟数据和实际数据验证表明,HGDSC方法能够发现任意形状和密度变化的空间簇,并且可以很好地识别噪声点。 相似文献
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人工蜂群算法是一种新兴的群智能算法,具有灵活、易于与其他技术结合、设置参数少、实用性强的优点,但同时也存在一些缺陷,如蜜源更新和选择机制随意性较大,算法后期收敛速度慢等。本文在总结前人研究成果的基础上,从蜜源更新公式和选择机制两方面对基本的人工蜂群算法做出改进。算法的应用是蜂群算法研究的热点,本文采用位置-属性一体化概念模型,将空间属性与非空间属性纳入统一的空间计算模型,结合本文提出的改进的人工蜂群算法对Meuse数据集进行空间聚类分析,获得了比较好的结果。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
点群的自动选取是制图综合的重要内容。在Voronoi图点群选取的基础上,提出一种顾及多特征约束的Voronoi图点群选取方法。该方法顾及了描述点群要素重要性的空间分布特征、拓扑和密度特征、专题属性特征以及与其他要素的关联特征,构建了基于综合特征重要性的度量模型,并作为约束条件应用于Voronoi图点群要素的选取。实验结果表明,该方法不仅可以综合考虑点群要素的多种重要性特征,而且能够较好地保持点群综合前后空间特征的一致性,符合传统制图综合规律,具有一定的普适性。 相似文献
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顾及空间邻域关系的多时相SAR影像变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种顾及空间邻域关系的多时相SAR影像非监督变化检测方法,采用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型描述SAR比值差异图像的空间上下文信息,提出了基于该模型的EM-MPM非监督变化检测算法。实例研究表明,与未顾及空间上下文信息的EM双阈值算法相比,该方法能够有效地提高变化区域提取的可靠性和准确性。 相似文献
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针对现有空间异常探测方法在构建空间邻近域以及准确探测各类空间异常模式方面的局限性,本文提出了一种基于多层次专题属性约束的空间异常探测方法(spatial outlier detection by considering multi-level thematic attribute constraints,MTACSOD)。首先采用层次约束Delaunay三角网构建合理、稳定的空间邻近域;进而根据空间邻接实体间的专题属性距离,针对各空间连通子图施加全局和局部约束;最后通过一个异常模式识别指标提取各类空间异常模式。该方法不需要人为输入参数,通过模拟实验比较和实际应用验证了本文方法的优越性和有效性。 相似文献