道路曲线数字化数据处理的平差模型

采用平差理论建立了道路线状要素（如道路直线段、圆曲线和缓和曲线以及其组合曲线）数字化数据几何纠正的数学模型，并给出了衡量数字化成果质量的精度方法，对研究并解决GIS数据的精度评定和质量控制具有实用参考价值．     

地理国情普查中属性数据的质量评价

近年来,关于GIS属性数据的研究较少,而对地理国情普查中属性数据的研究更是首次,运用了层次分析法结合和积法、加权平均法和缺陷率数学模型建立了新的属性数据质量综合评价模型,并将此模型应用到全国第一次地理国情普查江西省鹰潭市试点中,取得了较好的成果,由于采用层次分析法对属性数据评价项所占分值进行确定,较好地反映各评价项的重要性,由于采用由权确定各类属性数据抽样数量的方法,可以较好地反映分类较少的属性数据质量。     

农村土地经营权确权中属性数据的质量评价——以赣州市宁都县为例

近年来,地理信息系统数据质量方面的学术探究主要在空间数据的定位精度及误差分析和质量评价上,而在属性数据的精度及其误差分析和质量评价方面的探究比较少[1],在土地利用方面数据的属性信息的质量极为重要。在土地利用方面传统的属性数据评价大多简单的对某几个属性信息抽样检查,缺少属性信息系统的综合评价。为此,利用层次分析法结合加权平均法和缺陷率数学模型构建属性数据质量综合评价模型,将模型应用到赣州市宁都县农村土地经营权确权数据质量评价中,用层次分析法结合加权平均法对属性数据评价项分类处理并对抽样样本权重分析,这样可以细化分类兼顾权重比例,用缺陷率对数据错误率进行统计,最后根据各个要素的权重得到属性数据的评分。     

尾矿坝振动实验数据样本容量的优化研究

针对铀尾矿坝振动实验逸出氡累积浓度数据样本容量设计的主观性,本文基于偏向角绝对值均值递减还原逸出氡累积浓度曲线,采用随机起点等距抽样方法,得到不同样本容量的数据子集;通过曲线拟合和样本决定系数度量不同子集对还原实验数据集的代表能力。在保障实验研究精度条件下,得到使实验成本较优的最小样本容量,实验结果表明在样本决定系数大于0.98时,优化后样本容量为实验数据样本容量的10%以下。     

道路曲线数字化数据处理的平差模型

采用平差理论建立了道路线状要素（如道路直线段、圆曲线和缓和曲线以及其组合曲线）数字化数据几何纠正的数学模型,并给出了衡量数字化成果质量的精度方法．这些工作对研究并解决GIS数据的精度评定和质量控制具有实用参考价值．道路曲线数字化数据处理的平差模型@孟晓林@刘大     

GIS数字化数据的平差模型及软件实现

从研究地图数字化中规则地物的几何约束条件出发,进一步探讨了数字化数据的平差模型和条件平差迭代计算方法,给出了其相应的精度评定指标,并在研制的1套实用数字化软件中实现．计算表明,对数字化数据进行平差处理和选代计算,对提高数字化的精度十分必要,而且由平差计算得到的中误差可以作为评定数字化结果的精度的1个参考目标,从而对GIS空间数据质量进行有效的评定和控制     

连续大批量空间数据质量抽样检验方案探讨

以调整型抽样方案思想为指导,利用连续批的信息量,基于历史资料反泊松推算出接收数c。同时初步探讨空间数据质量抽样检验中批量N与样本容量n之间的关系,提出了根据批量N和连续提交检查批过程平均上限值AQL确定样本容量n的计算方法。改进了连续大批量空间数据的抽样方案（N, n, c）的制定方法。最后,通过对改进算法所得抽样方案与百分比抽样方案、查表所得抽样方案进行比较,指出了改进方法的优点及其适用条件。     

连续大批量空间数据质量抽样检验方案

以调整型抽样方案思想为指导,利用连续批的信息量,基于历史资料反泊松推算出接收数c.同时初步探讨空间数据质量抽样检验中批量N与样本容量n之间的关系,提出了根据批量N和连续提交检查批过程平均上限值AQL确定样本容量n的计算方法.改进了连续大批量空间数据的抽样方案(N,n,c)的制定方法.最后,通过对改进算法所得抽样方案与百分比抽样方案、查表所得抽样方案进行比较,指出了改进方法的优点及其适用条件.     

均匀设计抽样的小样本均匀性

文献［８］从理论上给出了均匀设计抽样样本点集的偏差的阶，并随机模拟了大样本的情况。本文通过随机模拟说明，当样本容量较小时，均匀设计抽样的偏差优于其它几种设计和抽样方法。最后，从最大对称差的角度对几种设计和抽样方法进行了比较。     

部分估计中用方差修正法确定的样本容量问题

部分估计中样本容量确定问题一直是抽样调查学科中社会需求性很强的一个重要课题．就部分估计中以总量的有效精度控制下代表总体的样本容量估计问题，以一般常用的估计方法为切入点，分析了其优缺点，在此基础上，采用类二次抽样引入修正方差法来确定样本容量．     

测量设备抽样检定方案研究

探讨了我国现行抽样检定理论存在的缺陷，指出对于相同质量水平的测量设备，随着批量的不断增大，按现行抽检方案得到的抽检合格率将逐渐下降，它不能正确反映企业测量设备的实际质量状况。提出一个较为合理的抽样检定方案，并对该方案进行了论证。     

决策细化的粗糙集理论分析

对基于粗糙集的决策系统,从理论上分析了决策数据细化的程度对规则近似质量、近似分类精度、核属性和信息熵的影响.证明了决策属性的属性值划分越细,则其规则近似质量、近似分类精度和信息熵就越小,并且决策表中决策属性值细化后所得到的核属性集一定包含细化前的核属性集.因此,在对决策属性离散化时,决策数据细化的程度要适宜.研究结果对研究决策表属性的约简、决策规则的形成和有效性等问题具有实际意义.     

基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。     

GIS在求解地基附加应力中的应用

依据Newmark感应图法基本原理,在对感应图稍做改进的基础上,将GIS的空间分析和数据管理功能应用于感应图法,求解任意形状竖向均布荷载作用下的地基附加应力。在计算机绘图的基础上,利用ARC/INFO软件进行图层拓扑叠加和空间数据及其属性数据的操作与管理,实现对任意形状、任意一点、任意深度的附加应力计算。同时,可以在计算机屏幕上显示各阶段图层及相应的属性数据,可视性强。根据需要,可随时进行图形和属性数据的调整。技术措施的实现过程简单,可操作性强。与传统的感应图法相比,减少了绘图工作量,消除了人为误差,提高了计算精度。     

正常检验的计数抽样方案设计

根据序贯抽样理论，结合ＧＢ２８２８的设计原理和特点，设计了一套正常检验的计数抽样方案，从而可以较方便地解决一些合格质量水平不是优先数的产品质量检验问题     

基于信息粒度与粗糙集的决策细化研究

从理论上研究了决策表中决策值细化程度与信息粒度、近似分类的精度及近似分类质量之间的关系,结果表明,决策属性的属性值划分得越细,则该属性的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值就越小.仿真实验同时证明,在基于决策属性划分之下,对任意一个条件属性集经决策细化后的决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,都不大于决策细化前决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,这个结果对研究决策表属性约简和决策规则的有效性等问题都有指导作用.     

嘉陵江水污染预警与控制系统研究初探

嘉陵江水污染预警与控制系统采用GIS、数据挖掘技术以及面向对象的程序设计理论,利用嘉陵江流域水质自动监测站得到的水质指标的监测数据,构建相应的数据仓库,在对历史数据进行分析的基础上,建立适用于嘉陵江流域的水质模型,对其污染情况进行实时预测与监控,从而为环境管理者做出正确的决策提供信息支持。     

GIS数据模型的模糊性质及操作算法

传统 GIS数据模型反映不了地理世界的连续性。该文以模糊集理论为基础 ,依据地理实体在时、空、属三域的物理性质和 GIS数据模型 ,提出了隶属度归一性。隶属度归一性是适用于多维 GIS数据模型的一个基本性质 ,传统模糊集理论中的“交”算子与“并”算子不能满足隶属度归一性。因此 ,在 GIS中有必要引入新的“叠加算子”。该文还给出了两个满足隶属度归一性的叠加算法。     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

结合ODF和辨识集的特征选择

在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间.特征选择是文本分类的一个核心研究课题.提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率.