基于ArcGIS的矢量图形接边方法的探讨

地图是GIS主要数据源,地图数字化是GIS数据输入的主要手段,而图形接边是数字测图或图形矢量化工作中重要的一环。本文详细阐述了用ArcGIS地图数字化后图形接边的方法和步骤,通过广州市自来水管网矢量化图形接边实践,得出了ArcGIS在图形接边的应用中方法灵活多样、操作简便、生产效率高等优点,同时对图形接边时应注意的几个问题进行了探讨。     

基于ArcObjects的多图幅自动接边研究与实现

图幅接边在GIS数据库建设与发布过程中是一项基础性的重要环节。阐述了在ArcMap环境下利用VBA基于ArcObjects的定制与开发,实现电子地图多图幅的自动接边算法,并对其关键技术和步骤做了详细说明。     

交通物流GIS路网可视化管理研究

研究交通物流GIS路网可视化管理方案,从可视化GIS管理系统、交通物流物联网北斗终端与监控中心对接并管理车辆的流程入手,在数据方面考虑GIS地图数据存储与热点数据的聚类优化,分析车辆的轨迹频率与历史数据,实现动态路径规划。通过可视化的管理工具和管理方案实现物流智能化管理,加速实现"互联网+高效物流"。     

关联规则挖掘中的Apriori算法浅析

关联规则研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、属性间存在的有趣的关联或相关关系。当挖掘的数据不断更新时,如何高效即时的获得所需的结果,设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的关联规则。该文提出了一种高效的增量更新算法,算法通过实例进行分析比较,证明了该算法有效的提高了挖掘的效率。     

基于信息增益的特征选择算法在语音识别系统中的应用

在语音识别系统中,往往需要对输入的语音信息进行数据预处理操作,删除冗余的、不相关的特征值.针对传统应用于语音系统中特征选择算法中出现的效率低、错误率高的缺点,本文提出了基于信息增益的特征选择算法.该算法通过信息增益评价指标对属性进行排名及评价,选择最优的特征属性并删除无用的属性.通过大量的对比实验结果表明,本文提出的算法可以高效地完成特征选择语音数据预处理,并且提出的新算法与传统的特征选择算法选择出的特征属性应用在语音识别算法后能够更准确地识别和判断语音信息.     

利用MMAS算法求解交通导航系统中的最优路径

在智能交通导航系统中,高效的智能算法能够综合当前交通状况,通过对数据进行分析求解最优路径。在对智能算法进行深入研究的基础上,以MapX组件为平台,Visual C++作为开发工具,利用仿生优化算法——MMAS算法(Max Min Ant System)求解导航系统的最优路径,通过模拟接收到的实时交通信息,结合GIS技术,实现了最优路径的查询、显示等功能。实验证明MMAS算法在求解最优路径上是行之有效的。     

一种工业传感网数据的分类算法

在大数据时代背景之下,数据的分类和集成已经成为一种趋势,工业传感网也不例外。然而工业传感网数据有着数据量庞大,数据内容丰富的特点,对其进行人工分类费时费力。因此如何对工业传感网数据进行智能分类是工业领域中非常重要的一个模块。本文针对工业传感网数据的特性,在原有朴素贝叶斯算法(NB)的基础上,引入特有属性和公有属性的概念,并对两类属性赋予不同的权重,提出了一种基于特有公有属性的朴素贝叶斯(S-P-PNB)改进算法,并且用能够代表工业传感网数据的不同家电测试数据来进行实验。通过多次实验表明,该算法的改进能够有效提高不同家电测试数据的分类正确率,为其后续的数据集成做了铺垫,也为工业传感网数据分类提供了一种新的可行性算法。     

一种新的复杂网络概述算法研究

针对大型复杂网络相关的概述问题展开了深入系统地研究,本文重点对属性与结构的相似度进行了全面考量,由于用户具有各自的选择属性,主要是将虚拟连接与实连接进行有效的集成,一般而言,对于大型网络数据会同时把具有相同属性的节点共同放置于k个非重叠的分类上。本文主要是以属性相似度为核心,然后将节点全部置于对应的分类中,重点采用了虚拟图概念,主要是围绕属性相似度开展的,旨在较好的划分复杂网络。另外,对子分类进行调整的过程中借助了HB-图,这样可以有助于在分类结构时,对算法进行优化。该论文为了更好地加强算法的执行效率,专门提出了诸多方法对算法加以改进。也就是说,该论文中所采用的算法,能够确保用户较好地对上卷操作(Roll-up)以及下钻操作(Drill-down)加以执行,并且,围绕各粒度层面为中心,对复杂网络的概述过程展开全面的分析。实验结果表明本文提出的基于虚连接和实连接的复杂网络概述算法OCNVR算法是切实可行的,较之于其他算法而言其执行效率更加高校。     

基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法

在云计算环境中,根据数据的海量性和分布性特点,需要对云存储数据库进行访问控制。传统的访问控制算法采用散点信任评估的访问控制算法,融合云存储安全评估图进行均匀分布,当云存储节点分裂时导致数据访问性能不好。提出一种基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法,根据访问服务器的数量,计算B树的高度和精度边界,查找缓冲的内部节点构成的B树,具有相同属性个数的边缘概念处于同一层,由此进行并发控制数据分类,对于包含有多个属性的类别,将其中的多个属性合并成一个属性,实现对云存储系统的高效并发访问控制。仿真实验表明,采用该算法,具有较小的CPU负载,明显提高了分布式B树的访问效率,并发访问控制精度较高,减轻服务器开销,提高数据访问能力,优化存储性能。     

基于多样化特征的数据库约束查询算法

针对数据库结构越来越复杂,数据特征呈现出多样性,数据属性分化较为严重,给数据的查询带来了较大的困难这一问题,提出一种基于多特征属性约束机制的数据库优化查询算法。通过对数据属性进行有效地分类,运用边界约束理论对数据查询过程中产生的边界模糊问题进行有效地抑制。仿真实验证实,该算法在数据库查询过程中,能够较好地克服冗余多属性数据的干扰,效率较高。     

基于属性分类加权的数据隐私保护算法

针对目前社会随着数据共享技术的不断发展所导致的个人隐私数据不断被泄露的问题,本文提出一种新的数据隐私保护算法,该算法具备自身独特的优势,在弱泛化较为重要的属性的操作过程中,特别引入了信息增益、信息增益比率两个参数。此外,还引入了属性权重,通过这个参数可以确定在分类时数据集内对应属性的重要性,并且在匿名化操作中可以对元组数据间距离进行合理的调整。仿真实验结果表明,本文提出的数据隐私保护算法相较以往经典的数据隐私保护算法在处理数据精度以及运行效率方面更加具有优势。     

引入多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法

通过对电子商务网络交易中的云信任度数据的准确推荐算法设计,提高对商家的定量评估性能。传统的云信任数据推荐模型采用单自由度协商模型,主观性较大,推荐效果不好。在云计算环境下,提出一种基于多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法。利用了正向和逆向云发生器进行定性与定量概念的相互转换。构建多主体协商频率分析模型,采用信任属性云逆向生成器生成信任属性云,对属性云进行综合评定得到综合属性云,同时运用相似度计算原理给出信任度评定等级。采用方差作为标准测度函数,计算信任云权重,实现商家云信任数据推荐算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行多主体协商,得到的电子商务商家的云信任数据推荐的收敛性较好,对商家的信任评价准确,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,更加完善了信任度评估机制。     

基于标称变量向量化处理的网络入侵检测算法

网络链接记录存在大量的标称属性,传统的入侵检测方法直接将这些标称属性做离散化处理,破坏了标称属性的无序性,使得检测效果不够理想。为此提出了一种基于标称变量向量化的网络入侵检测算法。该算法首先对网络链接记录中的标称属性进行特殊的向量化处理,然后在处理后的数据集上进行入侵检测。通过对标称属性做向量化处理既对标称属性实现了数值化,同时又保持了标称属性的无序性。在KDD CUP 99数据集上的仿真实验表明本文所提算法具有较高的检测率和较低的误警率。     

面向多敏感属性的个性化分级(l,α,m)-多样性匿名方法

为了防止多敏感属性中敏感属性语义相似性导致的隐私泄露问题,同时尽可能减少匿名保护时的信息损失,提出了个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型。该模型根据敏感属性的语义相似性,对敏感属性进行分级,通过等价类分级加权多样度灵活控制敏感属性语义相异度,控制隐私泄露风险。在此基础上,给出一种基于聚类的匿名模型算法,该算法针对不同准标识符属性设置不同的权值进行泛化处理,构建个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型。实验结果表明,提出的聚类算法能很好地实现个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型,并且能够有效地保护含多敏感属性的个体隐私信息。     

浅析GIS在土地管理中的应用

土地管理当中有着大量的空间数据等信息,需要利用空间技术。GIS技术则不仅可以对空间信息与属性信息进行管理,并且能够管理属性信息与空间信息之间的关系。GIS目前被广泛地应用于土地管理中。本文通过对GIS在土地管理中的意义分析,结合其具体应用以及存在的一些问题,最后探讨了GIS在土地管理中的应用前景。     

基于ArcGIS Engine实现DEM飞点检查

为了提高数字高程模型(DEM)检查的效率,确保成果数据的真实性与可靠性,通过分析传统的飞点检查方法,提出了在Arc GIS Engine平台下通过编写独立运行程序,实现DEM高程异常值探测的新方法,研究出了更高效而精确的检测途径,并写出了基本思路、具体实现步骤及核心代码,有助于提高DEM数据质量检查的效率。     

一种基于属性核的Rough集属性约简搜索算法

本文提出了一种新的可以快速寻找Rough集约简属性的算法,该算法利用计算属性核来提高计算效率.首先,从属性核出发,不断地在属性核上添加非核属性以构成新的属性集合,并判断新的属性集合是否为属性约简,然后在此基础上进行剪枝运算并在不构成约简的属性集合的基础上再生成新的属性集合并进行属性约简判断.该算法为一种搜索算法,由于采用了属性核算法和剪枝算法,提高了计算效率并能够找到给定信息系统的全部属性约简.通过测试,表明该算法是一种可行且有效的属性约简算法.     

基于扩展关联挖掘的专网通信计费检索算法

针对专网通信计费系统中,由于互联信息存在大量的冗余特征,导致大幅降低了数据联系特征属性,使得计费信息查询效率较低的问题.本文提出一种改进关联规则的专网通信计费分析数据的挖掘算法.通过计费数据属性扩展算法,对计费数据属性间的关联性进行扩展,有效排除冗余数据的干扰,增强数据间的联系性.实验与仿真结果证明,这种算法能够有效地消除冗余数据的干扰,计费数据查询的准确率较高,耗时降低.     

网络GIS的研究及其在城市公交网络中的应用分析

本文介绍了网络GIS(Geography InformationSystem,地理信息系统)的特点,通过分析网络GIS的典型体系结构及应用模式,提出了本论文中采用的结构模式及其实现方法.对公交换乘的行为需求进行分析,在前人研究的基础上,建立公交网络拓扑模型.并对传统的Dijkstpa算法进行改进,提出基于公交换乘的最优路径算法.     

基于隐条件随机场的异构Web数据源数据抽取算法研究

提出了一种基于改进的隐条件随机场的异构Web数据源数据抽取算法。通过对隐条件随机场进行的改进,对隐含变量进行更为准确的计算,并且克服了该模型的性能严重依赖于初始参数选择的问题,而且进行模型训练时不需要大量的人工标注的样本数据。实验结果表明,对比已有方法,本文算法在对具有缺省属性以及多属性特征的网站进行数据抽取时,在查全率,查准率以及F1值上都获得了令人满意的性能。