基于多级模式的地形数据库变化信息发布方法

为了解决地形数据更新以后,及时将地形数据的变化信息发布给用户的问题,研究了新的变化信息发布方法,提出了基于图元模式、要素模式和用户视图3级结构的地形数据库变化信息发布方法;基于图元建立变化信息的图元模式,通过组合图元模式中的记录构建变化信息要素模式：并根据用户的具体需求,通过组合和筛选图元模式和要素模式中的数据构建用户视图。此方法能有效的满足用户对各种变化信息的需求。     

基于地理事件和更新操作的地理要素增量变化分类

为了解决以增量方式实现空间数据生产者和用户之间更新信息的传播需要解决地理空间要素增量变化的表达问题,将地理空间要素增量变化定义为影响要素变化的地理事件和实施数据库更新操作的因果关系体,提出了基于地理事件和更新操作的增量变化表达双层概念模型,建立了分裂、消失、合并等地理事件与删除、添加等更新操作以及数据差之间的固定映射关系,即建立了地理要素增量变化的分类模型,为增量信息的提取与分发提供了方法依据。     

土地利用变化信息自动提取方法

在深入研究了基于 3S 技术更新土地利用图件的方法基础上,从实用化的角度出发,建立了一套利用 3S 技术更新土地利用基础图件的技术流程与方法,并针对不同的数据情况和变化信息自动提取难等问题提出了基于土地利用图斑单元的知识库变化信息自动发现方法、多波段遥感影像交叉相关分析变化识别方法及面向对象的遥感影像分类变化检测方法。然后结合实验数据,对整个工艺流程进行了编程实现和试验验证。实验证明,更新方法在国土资源部的课题中得到证实是切实可行,并取得了一定的效益。     

EPS环境下地形要素符号的绘制方法

EPS2008地理信息工作站上海市测绘院专版已应用于上海市基础地理信息数据库的更新维护项目中,本文主要通过大量的数据实例分析,并在总结地形要素符号绘制规律的基础上,阐述地理信息数据中七大类地形要素的基本绘制方法及更新维护过程中应注意的一些事项。     

基于OptCor算法的多比例尺线要素综合方法

针对多比例尺地图矢量数据线要素综合方法中存在的同名点匹配不准确,造成制图综合生成的中间比例尺线要素数据质量不佳的问题,提出了一种基于OptCor算法的同名点匹配法。该方法通过建立不同比例尺线要素数据间的极优对应关系来识别同名点,避免了缓冲区法进行同名点匹配时,可能出现同名点多对一、一对多、多对多时难以进行匹配,亦或者一对一但不是最佳匹配的情形,并将该方法应用到多比例尺线要素综合"内插"生成中间比例尺线要素中。对三类线要素数据进行试验,结果表明:基于OptCor算法的多比例尺线要素综合方法较缓冲区法,不仅同名点匹配更准确,效率更高,且综合结果更接近真实数据。     

基于PSO-TSA模型的网络安全态势要素识别研究

针对网络安全态势感知技术中态势要素提取的质量与效率较低的问题,提出了融合粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）的态势要素识别模型PSO-TSA.在位置更新模块,利用Metropolis准则对PSO算法中的个体极值和全局极值进行退火优化,增加粒子的选择性,提高态势要素提取质量.在参数优化模块,利用Metropolis准则优化PSO算法中的参数,并对参数优化过程和粒子适应度同时进行评价,避免算法陷入局部最优,提高态势要素识别效率.按照目前网络状态的实际需求,选择了37个网络安全数据字段,搭建了小型网络环境,以获取更加真实的网络安全数据集SDS-W.在开放网络安全数据集和获取的SDS-W数据集上分别进行态势要素识别实验,实验证明,PSO-TSA在时间成本保持不变甚至更少的基础上,态势要素识别的精确度平均提升了5%~7%.     

排水管网空间数据更新方法

排水管网属于地下隐蔽设施,同时具备变化慢、变化隐蔽两个特点,从而造成其空间数据具有主体相对稳定,改造节点更新困难。本文根据排水管网管理的业务信息,获取排水管网改造范围及内容,并提出工作单式数据更新方法,采取哪里变化哪里完善的数据更新策略,从而使数据更新工作更主动更有针对性,提高排水管网数据的现势性。     

多层免疫模型的研究及其在TE过程中的应用

随着工业生产过程的不断复杂化,过程中各个变量间的关联性也越来越复杂,所以根据过程中的监控数据识别故障并判定故障所在位置对维持工业生产的高效运行有着重要的意义.针对复杂工业过程设计了多层免疫模型,在基本免疫算法的基础上设计了网络层进行特征判断,并在自适应层中完成免疫信息的更新,并将更新的信息反馈给固有层进行故障识别.仿真实验在算法进行性能测试的基础上,将该方法应用于化工生产过程的TE模型中进行故障的识别,取得了较好的效果.     

矿产图储量数据智能匹配与更新关键技术

矿产资源利用现状调查成果数据种类多、数据量大,对其进行传统人工更新效率低、成本高,针对矿产图储量数据高效匹配与自动更新等需求,提出基于先验知识与空间拓扑的智能更新方法。通过分析矿产储量图组织与存储特点,归纳矿产图先验知识并将其转换成图形空间拓扑关系约束,对储量块段图形及其注记之间空间拓扑关系进行分析。将先验知识与拓扑规则应用于矿产图数据变化检测、数据识别与提取、数据匹配、数据更新等关键过程,采用数据字典、叠加分析等方法,实现储量数据的匹配与自动更新。设计、开发自动更新原型系统,实现矿产图文件、储量块段图形、注记圆及相关储量数据属性信息的智能匹配与更新。研究结果表明:采用本文方法通过对储量数据进行更新实验,其更新效率是人工更新的上百倍并能克服人为操作失误,验证了基于先验知识与拓扑规则的矿产图储量数据智能匹配与更新技术的可靠性与有效性。     

基于下一跳变化的细粒度路由事件识别方法

针对传统基于BGP路由表或更新报文的路由事件识别方法由于路由更新报文噪声以及路由表采集时间间隔的限制,在路由事件识别精度和时间粒度方面存在一定局限性的问题,基于下一跳路由变化矩阵进行路由事件识别,通过BGP路由表和更新报文信息构建细粒度的路由状态变化矩阵,利用矩阵分解方法实现短时隙大规模路由事件的识别,并加以条件限制规避了影响范围较小的本地前缀事件.由于所处理的数据超过1TB,因此构建了近实时批处理的数据分析框架,并通过将此方法运用于已知的路由事件中,实验结果验证了该方法的有效性.     

苏州基础地理信息的更新与维护

采用适当数据更新方法,建立完善的数据更新机制,才能使基础地理信息数据具有现势性和准确性,以满足各方面对基础地理数据的需求.文中根据苏州市具体情况,从基础地理信息数据更新的原则入手,制定了基础地理数据的更新流程,提出了较为先进的基础地理信息数据的更新和维护方法,在数据更新的管理机制、数据更新方法、元数据更新和数据更新的一致性等4个方面展开讨论,提出了适合于苏州市发展的基础地理数据更新维护技术体系,建立了基础地理数据的更新机制和更新方法,以及时地反映现实中不断更新变化的城市地理信息,满足了日常生产数据的更新需求.     

基础地理信息叠加更新模型研究

该文以基础地理信息更新为研究对象,研究提出了点、线、面三种矢量要素的叠加更新模型,论文首先分析了地理信息中的数据类型和变化特点,进而总结了空间数据和属性数据的变化形式,在此基础上,探讨了更新中的空间分析与图形操作的内容,最后,分别提出了针对点、线、面三个不同地形要素的更新模型。     

地址模型下的城市网格划分方法

针对目前行政边界的尺度选择存在不确定性,道路的选取过于依赖其原始的等级划分,融合人文要素的网格细分自动化程度较低等问题,提出一种基于地址模型的城市网格划分方法.首先在网格划分过程中引入地址模型,以地址模型中行政区划要素的层次划分确定行政区划要素选取;然后解析地址模型,处理面向划分主题的人文要素地址数据,抽取更契合划分主题的道路要素,实现一种以行政区划边界和道路为基础框架,贴合应用主题的城市网格划分方法;最后,以福州市鼓楼区兴趣点网格为例验证该方法.实验结果表明:在有效约束条件下,该方法能更有效地融合两类划分要素,并将人文要素信息融入道路选取中,可以实现结合人文要素的自动化网格细分,便于网格的更新.     

空间数据库更新过程中增量信息产生原因分析

为了能够实现空间数据新旧版本之间由于时空变化产生的增量信息的快速提取和分发,作者以小比例尺地形数据库中居民地要素为例分析了增量信息产生的原因.提出了基于时空变化类型和数据差的增量信息概念,变化类型描述增量信息的语义,数据差表达增量信息的内容.在此概念的基础上详细地分析了居民地可能发生的各种变化类型及其产生的数据差表达方式.首先将变化分为主观变化和客观变化.主观变化又详细分为3类,客观变化详细分为12类,并且将各种客观变化类型的增量信息的描述形式化,便于计算机中编程实现增量信息的自动化提取.该方法已经成功的应用于中国1∶250 000地形数据库更新信息发布应用系统中.     

分布式本体调试信息的存储优化与增量更新

为提高大规模本体信息的推理调试速度,提出了基于分布式数据库的RDFS和OWL pD*的推理调试方法,并优化存储模型和推理调试算法.此外,每次本体信息更新后,静态的本体推理和调试算法都需要完全地重新进行推理,因而提出了一种针对本体信息更新的增量算法,实现本体数据的动态更新.LUBM数据集的实验结果表明,基于分布式数据库是基于分布式文件的本体调试方法用时的15%～25%.在百万数量级三元组上,更新20%以内的数据,增量更新算法更有效.     

基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用

针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。     

基于流形正则协同训练模型的行为识别方法

本文提出了基于流形正则协同训练模型的行为识别方法。该方法将拉普拉斯正则引入到协同训练模型中,利用大量未标记样本数据从不同视角数据上训练出两个分类器,两者之间互换未知信息并更新分类器,以提高识别精确度。在动作数据集UCF-iphone上进行了大量的实验验证算法的有效性,结果表明,引入拉普拉斯正则能有效地提高动作识别精确度。     

基于GIS和RS的土地利用动态监测

为了解决当前土地利用变化趋快,现有土地利用更新技术难以满足土地实时监测的问题,本文提出以GIS平台为基础,利用遥感数据进行变化信息发现、变化区域标定并给出了相关算法.可以看出,利用遥感技术和GIS平台更新土地利用数据是比较适合较大范围的土地利用更新技术方法,可以完成土地利用动态更新的大部分工作且经济、高效.     

Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究

针对复杂环境中存在的手势识别问题,提出一种利用Kinect传感器获取深度信息并进行动态手势识别的方法。该方法通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的3D坐标,从中选取六个点作为手部运动的特征参照;为提高手势识别系统的识别速度,提出了一种基于查表的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练并实现动态手势识别。实验结果表明:该方法具有较高的识别速度和识别率,对复杂背景及光照强度变化具有较强的鲁棒性。     

ALOS全色波段与多光谱影像融合方法的比较研究

多源遥感影像融合能够综合利用多源信息的优势,从而获得比单一数据更客观、更丰富的信息.ALOS是一种新的高分辨率卫星数据源,探讨ALOS数据的实用融合方法对于促进它的应用具有十分重要的意义.论文从分析ALOS数据的特点出发,对几种常见的融合方法进行了比较试验,并从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度分析评价了不同融合方法的效果.就试验区ALOS数据AVNIR_4、3、2多光谱波段与其PRISM_PAN波段进行融合而言,试验发现BROVEY变换法在提高目视效果和识别精度方面优于其他几种方法融合.