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1.
一种基于双重距离的空间聚类方法 总被引:10,自引:1,他引:9
传统聚类方法大都是基于空间位置或非空间属性的相似性来进行聚类,分裂了空间要素固有的二重特性,从而导致了许多实际应用中空间聚类结果难以同时满足空间位置毗邻和非空间属性相近。然而,兼顾两者特性的空间聚类方法又存在算法复杂、结果不确定以及不易扩展等问题。为此,本文通过引入直接可达和相连概念,提出了一种基于双重距离的空间聚类方法,并给出了基于双重距离空间聚类的算法,分析了算法的复杂度。通过实验进一步验证了基于双重距离空间聚类算法不仅能发现任意形状的类簇,而且具有很好的抗噪性。 相似文献
2.
利用场模型拓扑表达GIS中的地理目标 总被引:2,自引:0,他引:2
该文阐述为了实现在GIS中描述自然界里带有模糊不确定性的地理目标,扩充GIS的模糊查询功能,首先基于集合论思想探讨了确定性地理目标的代数解析表达与其拓扑表达,指出了确定性点、线、面之间拓扑表达的构成机理;然后,基于场模型建立了模糊地理目标的空间表达,分析了模糊地理目标的位置不确定性,进而建立了模糊地理目标的拓扑表达模型,即点集拓扑内部、边界和外部。分析表明,公认的Egenhofer模型是该文模型在地理目标不带有误差或不确定性情况下的特例。最后,与Clementini(1996)提出的模型做了比较分析,表明了该文模型的合理性。 相似文献
3.
4.
局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
5.
空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论. 相似文献
6.
7.
GIS线目标间拓扑关系描述的4交差模型 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了利用连通度不变量来区分单个线目标上具有不同拓扑特性的点,进一步定义了线目标的端点集和内点集。在此基础上,建立了IR^1和IR^2中线目标间拓扑关系的基本模型。该模型能有效地表达线目标间拓扑关系的变化特性。 相似文献
8.
GIS空间目标的广义Hausdorff距离模型 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了GIS中常用的空间距离度量及其存在的问题,这些距离度量没有顾及空间目标的整体形状、位置分布等特征。基于此,引入了Hausdorff距离的概念,给出了Hausdorff距离的计算方法,分析指出了Hausdorff距离容易受空间目标局部几何形状的影响。进而从统计学的角度分析了现有的距离度量并不能有效地表达空间目标间距离的整体分布,并提出了一种广义Hausdorff距离模型,这种距离模型能够度量空间目标间距离分布的中心趋势和离散度。实际算例证明了此模型在GIS环境下的实现方法。 相似文献
9.
大数据智能时代地图学课程内容改革探索 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应当前智能时代大数据的特点和地图应用的发展,本文结合当前地图学课程内容设置现状,分析在大数据时代地图学教学的特点,多源地理信息的参考体系差异、多维度地理信息高效可视化、多尺度表达的灵性化、地图用户需求的多样化等对地图学教学提出的新要求,在此基础上,结合地图学课程教学的理论与实践目标,提出在地图数学基础、地图可视化技术、地图综合和地图分析等进行课程教学内容改革的主要思路,增设新型坐标系知识、多维动态可视化技术、地图应需综合的多尺度表达方法、全息地图理论等主要知识点,并给出了课程实验教学改革的设计。 相似文献
10.