城市 DLG 基础地理信息数据库的建立方法研究

本文以FME为转换平台,以某市数字化地图为例,通过对DLG数据进行分析预处理,并设计转换方案,设置转换流程及模型函数等,构建了CAD的DWG数据到GIS的GDB数据的无损转换模型。本文共构建了8个转换模型,包括高程点转换模型、控制点转换模型、水系转换模型、居民地转换模型、交通转换模型、植被转换模型、地物附属层转换模型、分幅表接边线转换模型,成功的转换了两种数据。结果表明,实验基本实现了CAD的DWG数据到GIS的GDB数据的空间和属性信息的快速、无损转换,转换结果基本没有属性信息丢失,为地图数据共享提供了可行的解决方案。     

基于多最小支持度的空间关联规则发现

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。     

基于多最小支持度的空间关联规则发现

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。     

量化关联规则在高校就业信息数据中的应用

针对就业信息数据中存在着大量的量化属性和分类属性等现象,提出了一种基于k-means的量化关联规则挖掘方法。该方法利用聚类算法k-means对量化属性进行合理分区,将量化属性转化为布尔型;利用改进的布尔关联规则方法对此进行关联规则挖掘,找出学生的受教育属性和就业属性之间的关联性;对挖掘出的规则进行分析和运用。就业信息数据实验证明,文中所提方法对就业信息进行挖掘是有效的、可行的。     

基于空间分析的空间关联规则提取

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要结果表现形式，从GIS中挖掘空间关联规则是一个理解和将GIS中的数据转化成知识很好的方法。GIS从本质上讲是一个空间数据库管理系统，现在的商业空间数据库管理系统中都不能存储空间分析的关系如空间拓扑关系、空间相邻关系等。文章提出了一种基于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，并给出了实例、分析及讨论。     

基于空间统计分析的关联规则应用研究

1 引言在数据挖掘的研究领域,对于关联规则挖掘的研究开展得比较积极和深入。关联规则挖掘就是要找出隐藏在数据间的相互关系,它展示了数据间未知的依赖关系,根据这种关联性就可从某一数据对象的信息来推断另一数据对象的信息。文[1～6]对关联规则的挖掘作了有意义的研究。R.Agrawal等提出了Apprilri算法和挖掘多层次关联规则的Culmulate,Stratify等算法,J.S.Park等提出了 DHP算法,J.Han等提出了面向属性归纳的关联规则挖掘算法ML—T2Ll等。空间统计分析主要用于空间数据的分类和综合评价,它涉及到空间和非空间数据的处理和统计计算。空间统计分析的方法很多,包括主成分分析、层次分析、系统聚类分类、判别分析、空间自相关分析和G统计分析。本文试图用空间自相关分析和G统计分析方法挖掘数据之间的关联规则。     

基于规则重构的关联文本分类

研究了现有的关联分类算法在文本分类中的应用,发现对于有结构的文本数据,关联分类算法未考虑文本的语义信息导致分类精度不够理想,为此提出了基于规则重构的关联文本分类方法.该方法利用词共现模型,在已挖掘的分类规则基础上,将具有高共现程度的词对组合在一起进行规则重构,形成了有结构的带有文本语义信息的分类规则,再利用它们对新文本进行分类.实验结果表明,该方法在分类精度上优于其它的关联文本分类方法(ARC).     

一种基于云理论的空间关联规则提取算法

在空间关联规则挖掘中,如何进行定量定性转换是一个十分关键的问题,而云理论正是一种处理该问题的有效工具.文章提出了一种基于云模型的属性空间软化分方法.并且通过研究传统的关联规则挖掘方法和空间数据本身的特点,对Apriori算法进行了改进,提出了更适用于时空间数据进行挖掘的算法.最后通过实例测试,验证了改进算法的有效性.     

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

多值属性的数据处理与关联规则挖掘方法研究 *

讨论了在多值属性关系中进行关联规则挖掘的应用特点,提出利用数据整理和数值编码的方式对关联 规则挖掘算法进行优化。将目标数据属性按其在算法中的作用划分,并分别进行转换和编码;然后对数据先进 行聚类,再在聚类结果中发掘频繁项目集;最后利用聚类后关联规则快速更新算法获取关联规则。算法分析和 实验结果表明,该算法比传统的关联规则挖掘算法更有效率。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

BIM 和GIS 的空间语义数据集成方法及应用研究

随着数字城市和智慧城市的建设发展,建筑信息模型(BIM)和地理信息系统(GIS) 的集成被广泛研究和应用。目前的集成研究主要是通用数据标准IFC 和CityGML 之间的空间和 语义转换,但由于应用领域和空间尺度等差异,存在信息错误和丢失、几何语义信息耦合度低、 应用拓展性差等问题。为此提出了一种兼顾三维实体对象和地理空间对象的三维城市数据模型, 研究了BIM 和GIS 的空间和语义数据的提取、处理和转换方法,设计了BIM 和三维GIS 的集 成应用框架并在三维可视化平台上进行验证和初步应用。该方法可实现BIM和GIS 信息在几何、 语义、精度上的完全融合,避免了传统的数据转换带来的信息缺失,在多尺度的空间和语义信 息分级存储和加载显示方面存在着优势,有利于实现大规模、高精度的建筑和城市信息的高效 集成。     

基于GML的多源异构空间数据集成系统的设计

多源异构的空间数据成为空间信息共享的瓶颈,在网络环境下如何实现多源异构空间数据的集成,成为当前GIS(地理信息系统)发展的一个热点和难点问题.提出了一个基于GML(地理标记语言)的多源异构空间数据集成模型,解决了多源异构空间数据向GML文档的转换,GML与空间数据库服务器的交互以及GML向SVG(可缩放矢量图形)的转换,并使用WebService技术,在Microsoft.NET平台上设计实现了多源异构空间数据集成系统,从而实现了基于GML的空间数据集成和基于SVG的空间数据可视化.     

扩展MapObjects数据源的研究I:将Shapefiles保存到ADO.NET数据集

通过对MapObjects数据源和ADO.NET技术的研究,探讨了将Shapefiles文件导入到ADO.NET数据集中的方法。由于MapObjects不支持.NET的序列化技术,所以采用编程方式实现了几何对象与二进制数据流之间的双向转换,进而将Shapefiles中的空间数据保存到DataTable,并实现与属性数据的同步管理。这样,GIS数据组织变得简单高效,而且突破了ESRI空间数据只能单独存放的限制。     

基于组件技术的GIS数据格式转换研究与实现

数据交换是海域资源信息数据库建设的重要内容,不同系统之间的数据互访,成为近年来GIS应用系统开发中需要解决的问题。文章分析了当前GIS数据格式转换的基本方式,比较了各转换方式的优缺点,在此基础上结合组件技术的重用性、灵活性、扩展性等特点,阐述了利用嵌入式组件开发技术进行GIS数据转换的思路与方法,并结合确权海域数据实例给出了实现的具体步骤。结果表明该转换方法速度快、可靠性强、数据准确度高,达到了GIS数据格式转换的完整性和精度要求。     

GIS软件共享CAD图块的关键技术

CAD数据作为GIS的一种主要数据源，转换为GIS格式后将出现图块信息丢失或点要素性质改变等问题．通过解决CAD数据的语义转换、图块库与通用地图符号库的交互以及地图符号多平台显示等关键技术，实现了CAD数据向GIS数据转换过程中图块符号信息的同步迁移和共享．     

网络化地理信息系统中数据传输技术的探讨

在网络化的地理信息系统中,如何把用户提交的有关地理空间信息的请求和顺结果数据通过网络有效地进行传输,是影响系统性能的重要因素。通过分析网络化ＧＩＳ应用中存在的问题,并结合当前该领域的发展趋势,文中提出一种基于ＷｅｂＧＩＳ系统的网络数据传输技术,介绍了它的主要特点。该技术应用在实际的项目中取得了很好的效果。     

基于蚁群算法的GIS数据拓扑空间关系描述

GIS作为一种描述和分析现实世界的工具,数据的拓扑空间关系是其重要的基础理论问题之一。过去对GIS拓扑空间关系的描述均是基于点集拓扑学的基本理论,描述点、线、面、体间的覆盖、相邻、相交和相离等关系。文章用点集拓扑学研究GIS数据的搜索空间和真值空间的度量空间性质,确认搜索空间与真值空间映射的连续性,用蚁群算法在搜索空间搜索GIS几何数据的真值近似值,以求出点、线、面、体的最优几何解。实验结果证明,基于蚁群算法描述GIS数据拓扑空间的关系克服了传统方法的局限性,更具有灵活性。     

新的空间数据模型选取方法与实现

空间数据模型是地理信息系统开发应用的核心和基础,选择合适的空间数据模型,直接关系到整个系统的算法实现和开发效率.结合软件工程学的思想,提出一种新的空间数据模型选取方法,并以城镇土地定级估价系统的构建为例,详细介绍该方法的实现过程.实践表明,该方法具有抗风险、敏捷等特点,在实际工程运用中具有较好的可行性和优越性.