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为充分利用已有化简成果及其蕴含的化简知识,本文集成几种机器学习算法提出图形、图像融合利用的智能化简方法,实现顶点取舍决策的学习和优化。首先,分别利用全连接神经网络和卷积神经网络设计、构建基于图形的顶点取舍模型和基于图像的顶点取舍模型,通过样本训练各模型拟合从图形特征到顶点取舍和从栅格图像到顶点取舍的映射;然后,基于线性加权、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络构建多种融合决策模型,实现基于图形和基于图像的顶点取舍的融合利用;最后,通过试验用例对所有模型进行测试。试验结果表明:基于图形和基于图像的顶点取舍模型在一定程度上学习、掌握了化简算子,融合利用后还能进一步提高化简准确性、实现优势互补。 相似文献
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建筑群空间分布模式识别对制图综合、多尺度表达及空间数据挖掘具有重要意义.针对建筑群中以建筑物组合结构为单元的直线模式识别问题,提出一种建筑群同质二元组直线模式的识别方法.首先分析研究同质二元组直线模式的认知特征和定义;然后利用Delaunay三角网构建建筑群邻近关系,以建筑物邻近性、尺寸和方向相似性约束进行聚类,考虑邻... 相似文献
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针对研究人员对地图美学理论研究缺乏重视的问题,本文从地图美学理论的发展历程和研究内容两方面入手,梳理了国内外地图美学发展史并进行对比分析,将现有地图美学理论研究成果划分为地图美学的宏观描述、地图要素的美学设计、地图审美的心理规律和地图实例的美学分析等4个方面,试图建立起地图美学理论的研究体系.同时,在分析现有地图美学理论研究不足的基础上对未来地图美学理论研究进行展望. 相似文献
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