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针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。 相似文献
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通过分析3种传统数据模型的特点,得出它们在管理地理复杂对象方面的局限性,从而引出了面向对象数据模型。本文利用面向对象数据模型中的各种操作,以基本地理对象为基础构建复杂地理对象,并且在VC 6.0平台上实现了面向对象几何数据模型。 相似文献
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柴达木盆地3万年左右Ilyocyprisinermis灭绝事件及其古环境意义 总被引:4,自引:0,他引:4
柴达木盆地东南部的达参 1井 4 6 m处 ,介形类 Ilyocyprisinermis突然大量灭绝 ,使得介形类总体丰度大大减少 ,介形类生态组合也发生了明显的变化。该事件称为 Ilyocypris inermis灭绝事件 ,其年限约为 3万 a左右 ,具有十分重要的古环境意义。它是更新世晚期全球气候急剧恶化在柴达木盆地的反映 ,证明了柴达木盆地气候演化和全球气候具有同步性 ;另一方面 ,也为 3万 a左右青藏高原的隆升提供了微古生物方面的证据 相似文献
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加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV(errors-in-variables)模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法。根据不同的应用场景,EIV模型则表现出不同的结构特征。"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文采用EIO模型处理EIV模型中的结构化问题*。为了将其与现有方法进行对比,本文罗列出4种处理EIV模型结构特征的方法,并归纳了8种参数估计公式。同时从精度评定的角度讨论了整体最小二乘解的一阶及更高阶精度近似评定方法。需要强调的是,针对EIV模型及其参数估计理论可以从函数模型、随机模型和参数估计方法3个方面展开研究,但各方法殊途同归。 相似文献
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自组织双重空间聚类算法的城市扩张结构分析应用 总被引:1,自引:0,他引:1
双重空间聚类是能顾及空间连续性和属性相似性的空间数据分析,而常规空间聚类算法难以同时顾及2方面的约束条件。本文采用自组织双重空间聚类算法,对城市扩张结构分析进行了研究。通过改造自组织特征映射的最佳匹配神经元搜索的算法机制,在空间域和属性域进行迭代聚类搜索,实现了自组织双重空间聚类。以武汉市扩张斑块的位置信息和扩张程度指数为输入数据,使用自组织双重空间聚类算法,实现了城市扩张动态结构的识别。自组织双重空间聚类算法使得聚类结果,既在空间域上连续,又在属性域上相近,算法过程具有自组织性,减少了人为影响。 相似文献
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高考试题是优质的教学和研究资源,对其进行分析是认识、把握高考的有效途径。每年不同的高考试卷中会出现相同类型的试题,表明这类试题是高考的热点和高频考点,对高考备考有重要的价值。因此有必要对其进行分析认识。对相同类型试题分析的有效方式是通过比较,发现共性,找出差异,深化认识,从而有效指导教学和备考。一、试题的比较例1和例2分别是2014年高考地理福建卷和安徽卷中的试题,试题类型同为主观题。 相似文献
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