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61.
遥感地质可视化解译知识库建设   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用地理信息系统强大的空间分析功能,通过可视化技术,建立了遥感地质解译知识库模型。按专家解译方法的思想构建了知识库数据结构。并详细地描述了以影像特征库和解译标志库为核心的知识库体系,辅以解译示例库和可视化解译,介绍了知识库模型结构及建设的关键技术,为遥感地质自动可视化解译提供了数据模型基础。  相似文献   
62.
对新一代地震预报专家系统NGESEP中“规则/框架”知识、学习知识、一般规则进行了详细的介绍,给出了各类知识在地震预报中所对应的不同含义和一致性检查的方法。  相似文献   
63.
张书亮  闾国年 《江苏测绘》2000,23(3):7-9,16
AM/FM/GIS作为一种新兴的GIS技术其应用范围极为广泛,但目前对其研究尚不深入。本文在对GIS和AM/FM/GIS对比分析的基础上,指出了AM/FM/GIS与一般传统的GIS的共性与个性,特别指出了当前AM/FM/GIS存在的不足。作者从知识库、规则库的角度提出了构建基于“知识与规则”的AM/FM/GIS的体系框架,在这一框架中将知识与规则的管理作为AM/FM/GIS多层体系的重点,知识管理  相似文献   
64.
随着网络中各种地理相关的应用越来越多,要想解决地理空间信息语义层次上的应用问题,就需要用到地理知识库.其中本体是地理知识库的核心.地理本体是研究地珲信息科学领域内小同层次和不同应用方向上的地理空间信息概念的详细内涵和层次关系.本文为地理知识库构建了极具实用性的的位置本体,并详细阐述了基于ETL的数据知识库从资源采集,到数据集成,最后到本体构建的过程.  相似文献   
65.
文章首先介绍了机构知识库的概念和由来,以及机构知识库的国内外建设现状,然后针对中国地震台网中心的现状,提出了台网中心构建机构知识库的建设方案,并探讨了方案中涉及的若干关键问题.最后,指出了方案实施面临的主要困难并提出了解决方法.  相似文献   
66.
由于水利空间数据关系模型的特殊性,其数据采集和处理的工作量都很大,因此尽可能地提供智能化、自动化的辅助工具,快速实现水利空间数据的自动化建模是提高生产效率的重点.在充分分析水利空间数据特点的基础上,采用知识库技术,实现水利数据的自动化关系建模、数据采集过程中的自动关系约束及数据处理完成后的数据质量自动检查,能大幅提高水利空间数据处理的效率,并为数据生产质量提供有效保障.  相似文献   
67.
专题地图是用于强调表示特定要素或概念的地图.每幅专题地图都由两个主要的要素组成:地理底图和专题要素.对于专题数据,采用数学方法和统计方法进行预处理,根据用户要求和知识库的参与,确定相应的数学模型,在此基础上,联接相应的专题符号库,实现专题迭加.因此,专题地图的自动制图实现,是在数据库,模型库,符号库的相互制约下,通过它...  相似文献   
68.
地理知识包括客观地理存在和人们对地理的认知,对地理知识进行有效地组织和管理,实现语义级别的共享和重用,从而充分有效地利用地理知识是一项重要的研究课题。本体作为语义表达和信息共享的重要工具,可以详细描述地理知识的分类分级和语义信息。首先分析了地理知识的分类和本体的作用,然后分析了地理知识的来源,建立了地理本体,并构建了地...  相似文献   
69.
GIS路径分析结果的汉语描述是指用人们日常生活中的语言和思维方式来描述路径分析结果,可以为用户提供描述清晰、便于理解的自然语言路径信息.提出了基于连续极坐标的GIS路径汉语描述法.该算法对GIS初始路径分析结果首先进行冗余节点的剔除处理,然后逐步建立连续极坐标系,求取节点极坐标、获取相关方向和距离信息,调用路径描述知识...  相似文献   
70.
地理知识库是地理实体及其相互间关系的集合,对于智能搜索、问答、推荐等知识服务有重要的支撑作用。然而,已有的地理知识库由于来源、形式、构建者等的不同,在实体地名、空间位置、类别等方面存在“同义异形”和“同形异义”的语义异构现象,影响了地理知识库间的知识融合与共享。语义对齐是解决语义异构的一种有效方法,其中实体类别对齐是语义对齐的基础,对于提高实体地名和空间位置的对齐精度具有重要作用。现有的实体类别对齐方法主要采用传统的字符相似度和结构相似度等来度量类别的相似度,无法捕捉实体类别深层次的语义相关性,从而影响了类别对齐的精确性。因此,本文提出了一种基于词嵌入的地理实体类别对齐方法,采用词嵌入模型从语料中学习实体类别的语义信息,并通过词向量来表达,以此弥补现有方法存在的缺失,进而提升实体对齐精度。进一步地,通过通用语料与地理信息语料的融合,本文实现了词嵌入模型所用语料在地理语义方面的增强,从而更精准地度量地理实体类别间的相关性。不同地理知识库实体类别对齐的实验表明,本文提出的方法能够有效捕捉地理实体类别的深层次语义信息,其实体类别对齐的调和平均值(Fl)可达0.9568,有效提高了实体类别的对齐精度。  相似文献   
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