基于关联属性的系统结构分析模型及其应用

为了减少主观因素对系统结构分析的干扰,充分考虑系统中要素、属性的关联影响,提出一种基于关联属性的系统结构分析模型.该模型基于定性分析构建判断矩阵,并利用确知属性权重代替属性影响权重建立影响关系矩阵,从而通过区分属性关联与否构造关联要素属性对属性的模糊关系矩阵,得到正、逆和双关联属性的贡献度与关联度,实现定性问题的定量分析.应用实例表明,该模型具有较强的实用性和可行性.     

基于多通道图卷积自编码器的图表示学习

针对基于图卷积的自编码器模型对原始图属性和拓扑信息的保留能力有限、无法学习结构和属性之间深度关联信息等问题,提出基于多通道图卷积自编码器的图表示学习模型。设计拓扑和属性信息保留能力实验,验证了基于图卷积的自编码器模型具备保留节点属性和拓扑结构信息的能力。构建特定信息卷积编码器和一致信息卷积编码器,提取图的属性空间特征、拓扑空间特征以及两者关联特征,生成属性嵌入、拓扑嵌入和一致性嵌入,同时建立与编码器对称的卷积解码器,还原编码器过程。使用重构损失、局部约束和一致性约束,优化各编码器生成的低维嵌入表示。最终将蕴含不同图信息的多种嵌入进行融合,生成各节点的嵌入表示。实验结果表明,该模型在BlogCatalog和Flickr数据集上节点分类的Micro-F1和Macro-F1明显高于基线模型,在Citeseer数据集上节点聚类的精度和归一化互信息相比于表现最优的基线模型提升了11.84%和34.03%。上述实验结果证明了该模型采用的多通道方式能够在低维嵌入中保留更丰富的图信息,提升图机器学习任务的性能表现。     

基于体数据的三维地质属性体建模

文章着重研究采用空间曲面构造三维地质属性体模型。首先,将空间曲面映射到三维体数据中,使用这些具有地质涵义的曲面对体数据进行空间划分,并在体数据中建立三维地质属性体模型。该文提出了一种适合于大数据量的标量体数据表示结构,并基于该结构,提出了一种基于种子填充算法的三维空间区域划分算法。     

基于HLA的数据采集与重放模型

针对基于HLA/RTI结构的仿真框架中数据采集与重放的问题,研究该框架中交互机制、对象建模、数据存储模型、数据重放模型和过滤机制等关键技术,提出一种基于HLA的数据采集与重放系统。应用于某型分布式交互对抗仿真系统中的结果表明,该模型具有可行性。     

基于HLA的数据采集与重放模型

针对基于HLA/RTI结构的仿真框架中数据采集与重放的问题,研究该框架中交互机制、对象建模、数据存储模型、数据重放模型和过滤机制等关键技术,提出一种基于HLA的数据采集与重放系统。应用于某型分布式交互对抗仿真系统中的结果表明,该模型具有可行性。     

平行坐标轴动态排列的地理空间多维数据可视分析

目的 平行坐标是经典的多维数据可视化方法,但在用于地理空间多维数据分析时,往往存在空间位置信息缺失和空间关联分析不确定等问题。对此,本文设计了一种有效关联平行坐标和地图的地理空间多维数据可视分析方法。方法 根据多维属性信息对地理空间位置进行聚类分析,引入Voronoi图和颜色明暗映射对地理空间各类区域进行显著标识,利用平行坐标呈现地理空间多维属性信息,引入互信息度量地理空间聚类与属性类别的相关性,动态地确定平行坐标轴排列顺序,进一步计算属性轴与地图之间数据线的绑定位置,对数据线的布局进行优化处理,降低地图与平行坐标系间数据线分布的紊乱程度。结果 有效集成上述可视化设计及数据分析方法,设计与实现一种基于平行坐标轴动态排列的地理空间多维数据可视化分析系统,提供便捷的用户交互模式,通过2组具有明显地理空间多维属性特征的数据进行测试,验证了本文可视分析方法的有效性和实用性。结论 本文提出的可视分析方法和工具可以帮助用户快速分析地理空间多维属性存在的空间分布特征及其关联模式,为地理空间多维数据的探索提供了有效手段。     

基于NFC与GeoML的地矿数据采集系统

针对地矿数据采集工作繁琐、效率低、野外数据传输共享不方便、数据汇总不合理等问题,研发一种基于NFC与GeoML的地矿数据采集系统,包含用户管理模块、北斗GIS定位模块、数据录入模块、数据传输模块、地质云管理模块。实现利用移动互联网与NFC技术进行地质地矿数据采集、传输、管理,基于北斗系统和GIS地图实现友好的交互浏览界面,基于GeoML同步协议实现多端地质数据的同步共享。该系统提高了地矿数据的位置精确性和安全性,提升了地矿数据采集的效率,保证了数据传输的高效性和便捷性,具有较好的实际应用价值,有助于推进地矿工作的信息化和数字化。     

基于自组织神经网络的城市功能分区研究

城市功能分区是指运用有关模型和方法，使城市空间形成明确的功能单元和有序的空间结构，空间聚类是城市功能分区的一种常用方法。基于自组织映射神经网络，该文提出了一种组合式的城市功能区聚类方法，根据位置-属性一体化思想，综合考虑了影响城市功能分区的位置数据和属性信息，对城市功能区进行空间聚类计算。该方法挖掘了空间位置数据和属性信息中隐含的空间聚集信息，保证了城市功能分区结果的可靠性。实例分析表明，该方法的聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。     

空间位置的关联分析及其向量化表示方法

理解地理空间位置的空间相关性,对于地理信息检索、推荐系统,城市交通管理,居民出行模式探究等应用研究具有重要支撑作用.为更具体表义空间位置及其关联关系,本文基于多种居民出行轨迹数据,提出一种基于深度学习的空间位置向量化表示方法,而后通过空间位置向量的向量运算,可计算得到空间位置的关联程度.首先将长、短距离出行轨迹进行匹配连接,构建大规模交通网络,覆盖多种出行模式,得到对不同位置间空间关联信息的完整识别.然后基于图神经网络模型,本文提出融合位置特征与轨迹信息的空间向量化表示方法,并优化其训练学习中节点采样方法,提高空间向量的表达能力.最后以北京市共享单车轨迹数据与公共交通路网数据进行实证分析,实验结果表明基于本文提出方法生成的空间向量在空间位置的关联分析、聚类分析中相比DeepMove等已有方法拥有更好的效果.     

基于关联规则挖掘的心理健康状况自动评估系统设计

由于当前已有系统未能采用关联规则对心理健康数据进行挖掘和分析,导致心理问题检出率偏低,评估用时较长,因此设计一种基于关联规则挖掘的心理健康状况自动评估系统。采用关联规则挖掘算法对心理健康数据进行分析和挖掘,分析心理问题和对应属性之间的关联,以此为依据通过B/S结构对系统中数据采集以及预处理等模块的结构进行设计。针对心理健康的实际情况,使用模糊综合评估方法对用户的心理健康情况进行自动评估。仿真实验结果表明,所设计系统能够快速完成心理健康状况自动评估,同时提升心理问题检出率。     

高分辨率影像支持下的地块信息采集系统

利用空间信息技术获取野外地块信息是提高外业工作效率的重要途径。基于矢量耕地地块数据和现势高分辨率遥感影像数据,以个人数字助理为硬件平台,建立移动GIS环境下的地块信息采集系统。该系统采用嵌入式开发组件,实现定位、导航和信息采集等功能,解决高分辨率遥感影像压缩与切割问题。实践结果验证了该系统的可行性和高效性。     

移动导航系统数字地图路网数据的描述与组织

导航电子地图路网数据的描述,组织和管理是移动导航系统的设计中涉及的关键问题。从移动导航系统对路网数据的信息要求出发,针对以往路网数据模型的不足,探讨了一种名为HOT的层次化路网模型。详细论述了该模型的数据对象描述和层次结构定义,特别是针对网络拓扑结构的刻画给出了解决方案。通过在某市交通信息网格项目中的应用,表明该模型具有信息完备、结构清晰、简洁实用等优点。     

基于多分辨率生成对抗网络的空间数据不确定性重建方法

在空间数据不确定性重建领域,多点统计法（MPS）得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络（GAN）模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息,同时保持一定的随机性。把所提算法与MPS中的代表性算法以及应用于空间数据重建的GAN方法进行对比的结果表明,所提方法10次重建的总时间降低了约1 h,其平均孔隙度与训练图像孔隙度的差值降低至0.000 2,并且其变差函数曲线和多点连接性函数（MPC）曲线更接近于训练图像,可见所提算法重建质量更好。     

基于时间序列预测模型的簇型数据收集机制

由于温度、光照等物理属性的时空连续性,密集部署的传感器网络中节点感知的数据往往具有很高的时空相关性。这种数据相关性产生的数据冗余会带来通信负担,也会缩短网络的生命周期。提出一种基于预测模型的簇型数据收集机制 (CDCF),探索数据相关性,减少无线传感器网络的通信量。该机制包括一种基于曲线拟合最小二乘法的时间序列预测模型和简单有效的误差控制方法。在数据收集过程中,簇型结构考虑到了数据间的空间相关性,时间序列预测模型探讨数据的时间相关性。实验仿真表明,在较为稳定的网络环境中,相对于收集原始数据,该机制只需10%~20%的通信量就可完成整个网络的数据收集任务;数据误差控制方法可以确保基站恢复数据的误差控制在用户定义的误差范围之内。     

地理信息系统和遥感结合的现状及发展趋势

地理信息系统和遥感是支撑现代地理学的两大空间技术工具，近年来它们的结合越来越引起了人们的兴趣与研究。文章着重论述了地理信息系统和遥感结合的现状及其发展趋势，包括地理信息系统和遥感结合的内在原因、方式和存在的主要问题，并介绍了加拿大遥感中心在此方面的新的研完成果。     

基于Web服务和移动代理的移动客户端数据管理模型

在分析现有的移动数据库体系结构的基础上，将移动代理技术和Web服务以及语义信息引入到移动数据库，提出了一个客户端／移动代理黼服务／服务器4层体系结构以及基于此体系结构的移动客户端数据管理模型（MDM）。     

传感器网络中基于移动sink最优穿越路径的高效数据收集算法

移动sink数据收集研究主要集中在轨迹固定的移动策略。为此,建立了移动sink穿越路径可控条件下的数据收集模型,并提出一种最优路径穿越的移动sink数据收集算法(OTP-TS)。算法利用局部Voronoi网格将连续路径问题离散化,以收集数据量、系统能耗为衡量指标,结合禁忌搜索算法,实现系统数据量最大化和网络能耗最小化穿越。理论分析和实验结果表明,该算法很好地解决了移动sink在可控移动轨迹情况中数据收集的最优路径穿越问题。     

基于GIS房屋租赁系统的研究与实现

该文结合GIS领域的发展趋势,提出了基于GIS的房屋租赁系统以取代当前房屋租赁行业传统的手工作业或MIS系统,使房屋租赁的管理更方便、更有效。该文将GIS技术应用于房屋租赁管理领域,采用空间数据库格式来保存和处理在房屋租赁系统中涉及到的空间地理信息的数据,并把传统的房屋数据和空间地理数据有机地结合起来,在此基础上完成了一个基于GIS的房屋租赁管理系统的原型。     

基于统计相关系数的数据离散化方法

很多数据挖掘方法只能处理离散值的属性,因此,连续属性必须进行离散化。提出一种统计相关系数的数据离散化方法,基于统计相关理论有效地捕获了类-属性间的相互依赖,选取最佳断点。此外,将变精度粗糙集(VPRS)模型纳入离散化中,有效地控制数据的信息丢失。将所提方法在乳腺癌症诊断以及其他领域数据上进行了应用,实验结果表明,该方法显著地提高了See5决策树的分类学习精度。