A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements

Local place names are frequently used by residents living in a geographic region. Such place names may not be recorded in existing gazetteers, due to their vernacular nature, relative insignificance to a gazetteer covering a large area (e.g. the entire world), recent establishment (e.g. the name of a newly-opened shopping center) or other reasons. While not always recorded, local place names play important roles in many applications, from supporting public participation in urban planning to locating victims in disaster response. In this paper, we propose a computational framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements. We make use of those advertisements posted on local-oriented websites, such as Craigslist, where local place names are often mentioned. The proposed framework consists of two stages: natural language processing (NLP) and geospatial clustering. The NLP stage examines the textual content of housing advertisements and extracts place name candidates. The geospatial stage focuses on the coordinates associated with the extracted place name candidates and performs multiscale geospatial clustering to filter out the non-place names. We evaluate our framework by comparing its performance with those of six baselines. We also compare our result with four existing gazetteers to demonstrate the not-yet-recorded local place names discovered by our framework.     

GRACE时变信号恢复方法对比分析

针对利用GRACE重力数据反演地表质量变化过程中产生的时变信号削弱和泄露现象,分别采用尺度因子法和迭代恢复法对信号进行恢复,并选用CSR Mascon产品从时间序列变化和空间分布两个角度对两种恢复方法的效果进行对比分析。结果表明:1)尺度因子法虽实现上较为简单,但其计算结果完全依赖于所选的先验模型,当所选模型的可靠性较差时,会影响到GRACE反演结果的可靠性。2)迭代恢复法的恢复过程仅受GRACE原始观测值的约束,能较好地恢复研究区域的长期趋势信号和周期信号,但在部分区域可能存在信号过量恢复的现象。建议采用迭代恢复法进行GRACE时变信号恢复。     

面向流媒体传输的空间数据变化累积模型

将流媒体技术引入到以矢量数据为主的网络GIS传输中,其关键是建立逐级精细化的多层次表达模型,并在服务器端数据预组织上建立线性索引结构。本研究针对该目标建立一种矢量数据多重表达的新模型,即变化累积模型,认为尺度空间中从粗到细的数据表达过程是一些"变化"的累积,"变化"表现为两个连续尺度表达间的差别,通过"变化"元素的逐渐增加或减少来实现渐进传输。基于该模型对面状数据渐进式传输进行研究,将多边形分级剖分为一系列凸壳或外接矩形的基础上建立变化累积模型,通过剖分元素的组合完成渐进式流媒体传输。     

BOC调制信号多径误差分析

针对导航信号的多径误差分析,在多径误差包络曲线分析方法基础上提出了多径误差包络期望分析方法。与包络曲线分析方法相比,包络期望分析方法能够定量分析导航信号多径误差。基于包络期望分析方法,对同码速率的二进制偏移载波(BOC)调制导航信号与二进制相位控键(BPSK)调制导航信号的多径误差进行了对比分析。结果表明,BOC调制导航信号具有更小的典型多径误差。     

数字检波器在地震勘探中的应用效果

随着地震勘探精度的要求和发展,对地震仪器和检波器的要求也不断提高,只有接收到来自地下的有效反射信号,尤其是深层的高频弱反射信号,才能通过室内处理达到提高勘探精度的目的。数字检波器具有直接输出数字、高保真矢量场、感应器倾斜校正等特点,其动态范围与目前最先进的地震仪器相匹配,对来自地下的地震波没有改造,真实地记录了地震波的特性。针对数字检波器的特性进行了系统试验,通过试验效果分析认为:在信噪比方面,单个数字检波器与单个普通检波器无明显的差别,但单个数字检波器的信噪比明显低于多个普通检波器组合的信噪比;在能量方面,单个数字检波器的能量相当于多个普通检波器组合的能量;在频率方面,教字检波器比普通检波器的频带宽,可以预测,数字检波器将广泛地应用于高分辨率地震勘探中。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于Gabor变换的嵌入式气表自动识别系统

介绍一种基于嵌入式操作系统WinCE开发的天然气表字符自动识别系统。系统运用区域增长法和最大类间方差法对图像进行字符区域定位及字符分割,提出了将Gabor特征用于气表字符识别并讨论了Gabor滤波器参数优化设置方法。实验表明系统具有良好的识别效果及实时性。     

一种基于BP网的非线性变换信号模式识别算法

为了获取常用超短波信号的特征参数,采取一种非线性变换的方法。根据信号参数的分布信息,对信号特征不够明显的参数进行二次变换,使所有信号的特征参数都具有较好的区分度,并利用BP网对这些特征参数进行识别。大量的仿真实验表明,该方法参数提取容易,计算量较小,在较低信噪比下能够较好地识别常用的超短波信号。识别的信号为2FSK、MSK、QAM、DPSK和FM。     

中文名片识别系统

在实际的商务活动中,名片已经作为一个重要的身份信息载体,使用频繁。然而随着名片数量的增多,管理越来越麻烦。在实际应用中,研究名片识别的方法,介绍一个独立自主开发的中文商务名片识别系统。该系统首先结合实际中的一些具体问题对名片图像进行预处理;然后在传统版面分析技术的基础上针对版面的特点进行版面分析;最后在对分割区域的字符进行识别之后,根据识别结果中的语义和版面分析得到的位置信息对识别结果进行基于知识规则的理解,从而实现了名片的识别。整个系统在实际应用中表现出良好的性能。     

浅剖仪垂直探测分辨力分析

根据浅剖仪所采用的PCW信号和Chirp信号的性质，推导了两类浅剖仪垂直地层分辨力的公式，对影响浅剖仪垂直地层分辨力的各个因素给出了详细分析。比较了两种典型浅剖仪垂直地层分解力指标。