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基于网眼密度的道路选取方法 被引量：42
1
作者 胡云岗 陈军 +1 位作者 李志林 赵仁亮 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期351-357,共7页
道路数据中的网眼密度能反映局部区域的道路密集程度,通过确定目标尺度要求的密度阈值,比例尺缩小后能够标识出数据中需要取舍路段的网眼;循环剥离密度最大的网眼,利用反映路段重要性的参数及其优先级,渐进筛选出舍弃的路段,并完成与邻... 道路数据中的网眼密度能反映局部区域的道路密集程度,通过确定目标尺度要求的密度阈值,比例尺缩小后能够标识出数据中需要取舍路段的网眼;循环剥离密度最大的网眼,利用反映路段重要性的参数及其优先级,渐进筛选出舍弃的路段,并完成与邻接网眼的合并;得到的选取结果保持了道路网在密度、拓扑、几何及语义方面的重要特征,从而提出一种新的道路选取方法。最后进行实验,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 地图综合 选取 道路网 道路网眼 网眼密度
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基于路划网络功能评价的道路选取方法 被引量：37
2
作者 徐柱 刘彩凤 +2 位作者 张红 黄泽纯 李志林 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期769-776,共8页
提出以路划为选取单元以路划网络功能为选取指标的道路选取方法,路划网络功能的衡量指标综合考虑了中心度、连接度、长度等因素,由网络分析获得;选取的道路通过基于图论的逐步搜索保持连通性和规模最小;采用多种结构形态的实际城市局部... 提出以路划为选取单元以路划网络功能为选取指标的道路选取方法,路划网络功能的衡量指标综合考虑了中心度、连接度、长度等因素,由网络分析获得;选取的道路通过基于图论的逐步搜索保持连通性和规模最小;采用多种结构形态的实际城市局部路网、整体路网进行试验,结果表明该方法能较好地保持路网的整体结构、局部典型结构和道路连通性,适用于各种形态的路网,较常规的基于路划长度的选取方法具有明显优势。 展开更多
关键词 地图综合 道路选取 路划 中心度 连接度
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道路数据缩编更新的自动综合方法研究 被引量：34
3
作者 陈军 胡云岗 +1 位作者 赵仁亮 李志林 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1022-1027,共6页
缩编更新是当前GIS多尺度数据库更新的重要技术途径之一。针对我国国家1∶5万数据库更新工程的实际需求,研究分析了用较大比例尺新道路数据缩编更新较小比例尺道路数据的总体思路,提出了基于网眼密度的道路选取和顾及层次分析的道路匹... 缩编更新是当前GIS多尺度数据库更新的重要技术途径之一。针对我国国家1∶5万数据库更新工程的实际需求,研究分析了用较大比例尺新道路数据缩编更新较小比例尺道路数据的总体思路,提出了基于网眼密度的道路选取和顾及层次分析的道路匹配方法,实现了道路数据缩编更新的自动综合处理,并在1∶5万数据更新实践中进行了实验验证。 展开更多
关键词 地图综合 更新 道路数据 匹配 选取
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对偶图节点重要度的道路网自动选取方法 被引量：26
4
作者 刘刚 李永树 +1 位作者 杨骏 张喜平 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期97-104,共8页
采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的对偶图,通过引入m阶邻居节点概念,考虑对偶图中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义节点重要度评价模型,进而提出一种基于对偶图节点重要度评价的... 采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的对偶图,通过引入m阶邻居节点概念,考虑对偶图中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义节点重要度评价模型,进而提出一种基于对偶图节点重要度评价的道路网自动选取方法。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。 展开更多
关键词 地图综合 道路选取 重要度贡献 介中心 节点度
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基于AutoCAD的大比例尺数字化地形图缩编方法探讨 被引量：23
5
作者 孙雅荣 陈能 +1 位作者 施蓓琦 江男 《测绘与空间地理信息》 2006年第2期31-34,共4页
大比例尺数字化地形图在城镇建设中起着重要的作用,而传统地形图缩编技术效率较低。本文以泰宁县1∶500数字化地形图缩编1∶2000地形图为例,充分利用AutoCAD平台的二次开发和共同特征选取功能,采用半自动和手动相结合的方法,大大提高了... 大比例尺数字化地形图在城镇建设中起着重要的作用,而传统地形图缩编技术效率较低。本文以泰宁县1∶500数字化地形图缩编1∶2000地形图为例,充分利用AutoCAD平台的二次开发和共同特征选取功能,采用半自动和手动相结合的方法,大大提高了缩编效率,为大比例尺地形图缩编提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 地图缩编 特征值 选择集 线形提取
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道路网层次骨架控制的道路选取方法 被引量：22
6
作者 何海威 钱海忠 +2 位作者 刘海龙 王骁 胡慧明 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期453-461,470,共10页
提出了基于路网层次骨架控制的道路自动选取方法。首先,该方法以stroke为单位,利用中介中心性值对stroke进行层次结构划分;其次,采用结构特征识别完善道路层次骨架;第三,基于层次骨架间的连通关系建立逐层传递的stroke重要性计算模型;最... 提出了基于路网层次骨架控制的道路自动选取方法。首先,该方法以stroke为单位,利用中介中心性值对stroke进行层次结构划分;其次,采用结构特征识别完善道路层次骨架;第三,基于层次骨架间的连通关系建立逐层传递的stroke重要性计算模型;最后,通过该计算模型自上而下的逐层计算,得到stroke重要性,并据此完成道路网选取。采用3种典型道路网数据,对本方法与其他主要常规stroke选取方法进行对比,试验结果表明本方法不但对语义的依赖性极低,同时消除了中介中心性在评价道路重要性时对边缘道路的不利影响,在保持道路网整体结构和层次性上有较为明显的优势,可适用于各种形态的道路网选取。 展开更多
关键词 制图综合 道路选取 道路层次 STROKE 中介中心性
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非合作对策的随机Nash平衡点存在性定理
7
作者 罗群 《纯粹数学与应用数学》 CSCD 1998年第1期117-121,共5页
利用Ｌｅｅｓｅ的可测选择定理，得到非合作对策的随机Ｎａｓｈ平衡点的存在性定理．
关键词 随机算子 非合作对策 存在性 随机Nash平衡点
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基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划研究 被引量：12
8
作者 倪郁东 李媛媛 +2 位作者 沈吟东 费学芳 宋阳琴 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第11期1569-1575,共7页
为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制... 为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制中引入势场作用,进而得到了一种改进人工蜂群的(improved artificial bee colony,IABC)算法。将IABC算法应用于路径规划,并利用Taguchi正交试验选取实验参数值与目标函数参数值进行基于ABC算法与IABC算法的路径规划对比实验,实验结果表明,IABC算法规划出的路径质量较佳,能够提升规划效率。 展开更多
关键词 路径规划 人工蜂群(ABC)算法 混沌映射 并行搜索 并行选择 势场作用
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采用层次分析法的面状居民地自动选取 被引量：11
9
作者 胡慧明 钱海忠 +2 位作者 何海威 王骁 陈竞男 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期740-746,751,共8页
考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加... 考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加以关联;在此基础上,计算各因素的权值,并综合评价地图上单个居民地要素的重要性程度;最终利用开方根模型完成居民地的选取。该方法将定性分析和定量分析相结合,综合考虑不同因素对居民地重要性影响程度的差别,使权值分配更科学。试验证明,该方法选取的结果符合选取原则,较好地解决了居民地选取问题。 展开更多
关键词 制图综合 居民地 层次分析法 选取
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二次映射和遗传算法用于鉴别可视化特征提取 被引量：9
10
作者 王金甲 李静 +1 位作者 张涛 洪文学 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期5080-5083,5087,共5页
多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征—可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特... 多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征—可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特征,基于遗传算法再从中选择出具有鉴别能力的可视化特征.葡萄酒、乳腺癌和糖尿病等UCI真实数据集的实验结果证实了我们的想法,最佳分类错误率分别达到了0%、1.61%和20.7%,优于报道的常用的分类性能,优于传统的鉴别特征提取方法。 展开更多
关键词 数据可视化 图表示 特征提取 二次影射 特征选择 遗传算法
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基于IFC的室内地图模型构建研究 被引量：8
11
作者 黄楠鑫 王佳 +3 位作者 李智 周小平 张纯 宋冰玉 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期186-192,共7页
室内地图构建属于一项基础性研究,可为导航、疏散等建筑室内智能化应用提供数据与技术支持。室内环境的复杂性,存在信息提取耗时且成本高,提取的室内信息不完整等问题,而已有的室内地图模型通常体量庞大,数据复杂且冗余严重,实用性较低... 室内地图构建属于一项基础性研究,可为导航、疏散等建筑室内智能化应用提供数据与技术支持。室内环境的复杂性,存在信息提取耗时且成本高,提取的室内信息不完整等问题,而已有的室内地图模型通常体量庞大,数据复杂且冗余严重,实用性较低。为此,将BIM技术与室内地图研究相结合,以BIM通用交互格式工业基础类(IFC)文件为数据源,提取几何与语义信息,提出一种室内地图模型的构建方法。内分类定义地图节点,完成对建筑室内信息的抽象表达;通过设置阈值来简化地图中节点数量以达到模型的优化。该模型中可导入经典寻路算法生成最短路径,并且设计路径优化方法。 展开更多
关键词 工业基础类 室内地图 节点选取 路径优化
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用于特征选择的乌鸦搜索算法的研究与改进 被引量：6
12
作者 廉杰 姚鑫 李占山 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3903-3916,共14页
特征选择是机器学习领域的热点问题.元启发式算法作为特征选择的重要方法之一,其性能会对问题求解产生直接影响.乌鸦搜索算法(CSA)是受乌鸦智能群体行为启发提出的一种元启发式算法,由于其具有简单、高效的特点,广大学者将其用来解决特... 特征选择是机器学习领域的热点问题.元启发式算法作为特征选择的重要方法之一,其性能会对问题求解产生直接影响.乌鸦搜索算法(CSA)是受乌鸦智能群体行为启发提出的一种元启发式算法,由于其具有简单、高效的特点,广大学者将其用来解决特征选择问题.然而,CSA易陷入局部最优解且收敛速度较慢,严重限制了算法求解能力.针对这一问题,采用logistic混沌映射、反向学习方法和差分进化这3种算子,结合乌鸦搜索算法,提出一种特征选择算法BICSA来选取最优特征子集.实验阶段,使用UCI数据库中的16个数据集来测试BICSA的性能.实验结果表明,与其他特征选择算法相比,BICSA求得的特征子集具有更高的分类准确率和较高的维度压缩能力,这说明BICSA在处理特征选择问题上具有很强的竞争力与足够的优越性. 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 混沌映射 反向学习 差分进化 特征选择
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Civil 3D及Map 3D在山区厂址选择中的应用 被引量：5
13
作者 王伊鸣 冯俊颖 《中国科技信息》 2012年第8期113-114,共2页
本文阐述了Civil 3D及Map 3D在山区厂址选择工作中的优势,并结合工程实例,介绍了Civil 3D及Map 3D在厂址选择中的主要工作流程。
关键词 厂址选择 CIVIL 3D map 3D
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采用主成分分析法的面状居民地自动选取 被引量：6
14
作者 胡慧明 钱海忠 +2 位作者 何海威 陈竞男 刘闯 《测绘与空间地理信息》 2016年第4期41-45,49,共6页
居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量... 居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量;其次,对这转换后的无关变量提取主要成分;第三,计算出主成分的权重用以评价居民地的重要性程度;最后,利用开方根模型完成居民地要素的定额选取。该方法将相互关联、相互约束的影响居民地重要性的因子转换成新的无关变量,提炼出其主要成分并计算权值用以综合评价居民地的重要性。实验对比分析表明,该方法综合考虑了居民地要素的行政等级、位置特征和面积大小等因素对居民地重要性的影响,选取结果,较好地保持了居民地选取前后的整体形态,符合选取原则。 展开更多
关键词 制图综合 居民地 主成分分析法 开方根模型 选取
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基于LOD的选取模型应用于电子地图多尺度显示的研究 被引量：6
15
作者 张锦明 游雄 《测绘科学技术学报》 北大核心 2008年第6期420-424,共5页
从电子地图多尺度显示角度出发,提出了基于LOD的选取模型。在选取模型中将显示比例尺和地图比例尺的比值作为LOD算子,总结了LOD算子设置的3个层次,以及分类、分级、要素和空间几何特征等LOD算子的设置规则。
关键词 电子地图 LOD 算子 多尺度显示 选取 空间几何特征
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改进麻雀搜索算法的入侵检测特征选择
16
作者 刘涛 蒙学强 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期989-996,共8页
针对网络入侵检测所处理数据存在特征维数高、检测效率低、准确率不高的问题,提出一种改进麻雀搜索算法的特征选择方法,旨在减少特征冗余的同时提高分类准确率。利用改进Circle映射初始化种群;结合秃鹰搜索算法中的螺旋搜索方式更新发... 针对网络入侵检测所处理数据存在特征维数高、检测效率低、准确率不高的问题,提出一种改进麻雀搜索算法的特征选择方法,旨在减少特征冗余的同时提高分类准确率。利用改进Circle映射初始化种群;结合秃鹰搜索算法中的螺旋搜索方式更新发现者位置;采用单纯形法和小孔成像法优化适应度较差和最优麻雀的位置,提升算法的寻优能力。将该算法与其它算法在6个经典基准函数上进行对比测试,其在收敛速度、精度等方面均有提升。使用数据集CIC-IDS2017进行特征选择实验,平均保留了7.6个特征,准确率达到了99.5%,结果表明,该算法可以在保证准确率的同时有效降低特征维度。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle映射 螺旋搜索 单纯形法 小孔成像 入侵检测 特征选择
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Go语言并发安全的Map探索及研究
17
作者 阮正平 蒋林峰 《科技资讯》 2023年第14期22-27,共6页
在云原生领域,大多数项目都是用Go语言开发的,而Go语言标准库中的Map又是开发过程中常用的内置数据结构。但是,在官方的设计中,Map并不是一种并发安全的数据类型。因此,该文首先介绍了Map的设计,分析了它不是并发安全的原因,其次论述了... 在云原生领域,大多数项目都是用Go语言开发的,而Go语言标准库中的Map又是开发过程中常用的内置数据结构。但是,在官方的设计中,Map并不是一种并发安全的数据类型。因此,该文首先介绍了Map的设计,分析了它不是并发安全的原因,其次论述了并发安全的Map的实现方式,包括加锁、Go官方的sync.Map以及自己通过分片加锁实现的方式,并设计了两大类实验,对这几种实现方式进行基准测试,最后根据测试结果进行了分析与技术选型的建议。 展开更多
关键词 Golang并发安全 sync.map 分片加锁实现 实验设计 技术选型
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基于神经网络的街道渐进式选取 被引量：5
18
作者 蔡永香 郭庆胜 《测绘信息与工程》 2008年第5期24-26,共3页
定义了街道网选取所需的相关参数,训练并获取计算街道相对重要性的神经网络模型,提出了利用该模型进行渐进式街道选取的方法。
关键词 地图综合 街道网 渐进式选取 神经网络
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政务地图编制研究 被引量：3
19
作者 丁旭华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第12期147-151,共5页
政务地图是近年来政府部门需求旺盛的测绘地理信息产品。本文分析了目前政务地图编制的整体现状及在工作中发挥的实际成效,研究了近几年政务地图编制过程中高质量政务地图的选题切入点、数据库快速出图等关键问题;通过分析各地政府工作... 政务地图是近年来政府部门需求旺盛的测绘地理信息产品。本文分析了目前政务地图编制的整体现状及在工作中发挥的实际成效,研究了近几年政务地图编制过程中高质量政务地图的选题切入点、数据库快速出图等关键问题;通过分析各地政府工作报告内容、社会民生热点,整理出政务地图的选题内容;结合浙江省交换平台和政务报送采集平台、国情普查等多源数据,利用现代计算机快速出图技术,吸收各方面的意见和建议编制政务地图,做到有的放矢,达到精准高效服务政务工作的目的。 展开更多
关键词 政务地图 选题分析 政府工作报告 社会民生热点 编制设计 数据库快速出图
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卷积神经网络支持下的建筑物选取方法
20
作者 安晓亚 朱余德 晏雄锋 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1574-1583,共10页
建筑物选取是地图综合的关键步骤,需要考虑目标大小、方向、形状、密度等多种上下文因子进行重要性评价与选取决策。现有方法大多考虑单一或少数几个因子,通过人工设置选取规则与参数,导致选取模型适应性不强。本文构建一种数据驱动的... 建筑物选取是地图综合的关键步骤,需要考虑目标大小、方向、形状、密度等多种上下文因子进行重要性评价与选取决策。现有方法大多考虑单一或少数几个因子,通过人工设置选取规则与参数,导致选取模型适应性不强。本文构建一种数据驱动的图卷积神经网络选取方法,该方法利用Delaunay三角网将建筑物目标组织为图结构,节点表示建筑物中心点,连接边体现建筑物之间的邻近关系,并计算建筑物的大小、方向、形状、密度特征作为对应节点的描述特征;然后叠加多个图傅里叶卷积运算构建图学习模型,并采用半监督学习方式训练模型,使之具备决策单个建筑物保留与否的能力。试验表明,本文方法能从少量的标注样本中有效地学习建筑物选取知识,在保留重要个体目标的同时也能较好地保持原有空间分布密度关系,克服传统方法在规则定义与参数设置方面的难题且不依赖于大量人工标注,为建筑物综合选取的智能化实施提供潜在的技术途径。 展开更多
关键词 地图综合 建筑物选取 图卷积神经网络 半监督学习
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