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.     

基于OEM的地形数据库增量信息数据建模

基于批量方式发布地形数据更新信息存在传输大量无效数据等缺点,影响了更新信息的传播。为了克服更新信息批量发布存在的问题,提出利用增量方式实现更新信息的分发。增量信息的建模和描述是实现增量发布的必要前提,以我国1：25万地形数据库的两个版本之间的增量信息为例研究了增量信息的数据建模问题。首先分析了地形数据库增量信息的类型和特点,发现增量信息具有半结构性。基于对象交换模型．提出了增量信息的数据建模框架。另外．说明了增量信息的OEM表达如何映射为XML编码,最后以1：25万数据库两个版本的居民地数据为例说明了此方法的可行性和有效性。     

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。     

应用数字高程模型计算土方量的误差估计

数字高程模型(DEM)是在一定范围内通过规则格网点描述地面高程信息的数据集,用于反映区域地貌的空间部分,它是国家基础地理信息数字成果的主要组成部分.DEM作为地球表面地形的数字描述和模拟已成为空间数据基础设施和“数字地球”的重要组成部分,已成为独立标准的基础产品,并越来越广泛地被用来代替传统地形图中等高线对地形的描述.传统测绘产品的质量评价体系不能保证合理地对DEM产品进行质量评价,文章通过对应用数字高程模型计算土方量的误差分析,对DEM的误差进行了研究并详细推导出误差计算公式,对土方量计算的误差分析具有重要的意义.     

基于不同空间分辨率DEM的地形因子分析比较

地形因子是描述地理空间信息最直观有效的数据,是表达地形的重要指标.基于DEM数据的地形因子提取也是各类地理空间相关研究的基础和核心.以德钦县为研究区域,在ArcGIS软件平台支持下,分别基于云南省德钦县四种不同分辨率(30m、45m、60m和90m)DEM数据对坡度、坡向、平面曲率以及剖面曲率四个地形因子进行提取.并采用对比分析法和图表法对数据进行统计分析,得出不同空间分辨率所提取的各地形因子之间的差异.结果表明,对于德钦县来说,随着DEM精度的降低,地形信息不断被综合,更趋于概括,各地形因子地形信息的变化也都具有一定的规律.     

一种基于迭代分解的增量流形学习算法

流形学习可以用于发现大型高维数据集的内在结构,并给出理解该数据集的潜在方式,已被视为一种有效的非线性降维方法 .近年来,新数据点不断地从数据流中产生,将改变已有数据点及其邻域点的坐标,传统流形学习算法不能有效地用于寻找高维数据流的内在信息.为了解决该问题,本文提出了一种基于迭代分解的增量流形学习算法IMLID(Incremental Manifold Learning Algorithm Based on Iterative Decomposition),可以检测到数据流形中的逐步变化,校准逐渐变化中的流形,可提高在取样于真实世界的特征集上分类效果的精确率,利用真实数据集进行实验验证,结果表明本文提出的算法是有效的,与其他相关算法相比,其性能具有优势,在模式识别、生物信息等领域具有应用价值.     

Web地形服务初探

分析了数据互操作在GIS发展中的重要意义和地形可视化服务重要作用,阐述了WTS的规范和数据发布流程,并遵照WTS利用.net技术和TIN地形构建原理开发了一个网络地形可视化系统原型,实现WTS空间数据互操作规范.     

基于4因子模型的地形数据变化分类

为了完整的区分地形数据库中各种地理要素的变化类型，提出了地形数据变化分类所依据的4因子模型，即对象整体、对象组件、对象或对象组件的状态、属性值的逻辑运算结果，这4个因子具有一定的层次结构。变化类型首先根据高层次的因子判断，如果高层次因子无法区分变化，则逐渐降低确定变化的因子类型。基于提出的方法，建立了一个自动化提取和发布变化信息的信息系统。实验结果表明，该模型能满足空间数据生产者发布变化信息的需要。     

基于遥感与GIS空间分析的电力优化选线研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

处理缺失数据的朴素贝叶斯分类增量算法

在具有缺失数据的数据集的分类过程中,缺失的数据中蕴含着有用的信息未被考虑的情况会引起分类精度的下降。增量式的学习能够利用不断加入的信息更新学习模型,并充分利用先验信息求解当前问题。给出了一个利用朴素贝叶斯分类模型实现对缺失数据的增量分类的算法。该算法在增量学习的过程中考虑了缺失数据和先验信息对分类器的影响。     

吸湿超标铵梯炸药的聚能沟敏化法

本文论述了当使用吸湿结块超标铵梯药卷去进行各种爆破作业时，在无返修条件下，就地对药卷实施开聚能沟敏化处理的方法、原理和具体操作过程。为延长铵梯炸药的使用寿命确定了一种简便有效的途径。图５，表１，参３。     

支持向量机增量学习算法综述

支持向量机增量学习算法,有效的解决了因数据集庞大而引起的内存不足问题,改善了因出现新样本而造成原分类器分类精度降低、分类时间延长的局面。本文阐述了几种具有代表性的增量学习算法,比较了它们的优缺点,给出了进一步的研究方向。     

模糊灰色综合评价方法及在尾矿库安全管理中的应用

以一种综合模糊数学与灰色理论的方法评价多类别复杂系统中的对象 .先根据专家对各对象关于各指标的打分 ,求出各类别的隶属度矩阵 ,然后基于灰色理论的差异信息原理 ,提出一个灰色隶属度算子来强化差异信息、弱化相似信息 ,求得各类别新的隶属度矩阵并依据它们的信息来确定类别权系数 ,进而求得最终的隶属度矩阵 ,最后通过计算平均隶属度来评价对象 .应用这种方法 ,对江西铜业公司尾矿库管理标准化评比资料进行了分析 ,所得结果符合实际 .图 1,表 1,参 10 .     

吊杆刚度对系杆拱桥极限承载力的影响分析

基于三维连续介质Ｕ．Ｌ．列式虚功增量方程分析了系杆拱桥吊杆刚度对极限承载的影响,计算结果与实验结果一致,并分析了一座实桥的吊杆张拉顺序对极限承载的影响－ 图５,参６－     

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。     

大数据环境下的不确定数据流在线分类算法

在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率.     

基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型

序贯三支决策模型作为一种能够有效处理不确定性信息的数据挖掘方法，采用了渐进的思维进行决策。然而，边界域可能存在部分不确定性较大的等价类，即便添加属性也无法准确划分，导致决策的分类精度降低，同时延迟代价较高。因此，通过条件概率来刻画等价类的不确定性，基于阴影集理论筛选不确定性较大的等价类，并对其采取跳阶延迟处理的方法，提出了基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型。实验结果表明，所提模型与经典序贯三支决策模型相比，在分类性能上具有更好的有效性。     

引入分维值进行南京市区土地利用分类

采用盒维数法计算研究区各土地利用类型的分维值,得到分维特征图像,并将它和另外几个波段一起参与研究区的监督分类,和不考虑分维值的监督分类比较,在本研究区,精度提高比较显著的是居民地和林地,保持了交通用地和水域的高分类精度,对园地和耕地没有明显的改善效果.结果表明,加入分维信息可以在一定程度上提高图像监督分类的精度.