空间数据的表示方法研究

为了提高空间数据的表示和处理能力，对空间对象进行准确的描述是非常必要的。根据空间对象的四类内在属性，设计出了能够准确表达空间对象的空间语义规则。通过用空间本体表示空间数据和用空间分类法对空间数据进行分类，将以往的空间数据处理提升为知识发现，从而提高了空间信息查询的查准率。     

空间数据库中离群点的度量与查找新方法

如今查找离群点的方法有以下两类：第1类方法是面向统计数据库，把各种数据都看成是多维空间，没有区分空间维与非空间维的方法；第2类方法是面向空间数据库，区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法，由于这类方法在空间数据库中直接应用可能产生错误的判断或找到无意义的离群点，而已有的第2类方法又查找效率太低或不能查找局部离群点，为此提出了一个新的基于邻域的离群点度量方法——空间偏离因子，这种方法面向空间数据库，不但可区分空间维与非空间维，并可以找到局部或全局的离群点；同时提出一种与邻域划分相结合的快速查找算法。理论分析表明，该方法是合理的。真实数据与模拟数据的实验也再次验证了这个模型与算法的可行性。     

定性空间表示与定性空间的研究与发展

1 引言空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行的定性或定量的分析和处理过程。在描述和推断空间对象间的空间关系时,要获得精确、定量的数据通常是不可能的或不必要的,在这种情况下,可能要用到关于空间关系的定性空间推理。定性空间推理是一个     

基于空间统计学的空间关联挖掘

将空间统计分析应用于空间关联挖掘领域，给出空间权重矩阵、空间自相关和空间关联的度量函数，并以中国有代表性的37个大中城市的地理空间数据为例，进行空间关联研究。根据空间数据的地理位置构造其Voronoi图、Delaunay图，计算空间对象之间的距离并构造其邻域图和空间自相关矩阵，在此基础上计算空间对象间的空间自相关系数和局部空间关联系数，包括Mnran’s I、Gereay’s C、局部Moran、G统计，并依据这些系数发现空间对象间的空间关联知识。     

浅谈立体构成中的空间意识与空间塑造

包豪斯是世界上公认最早建立较为完善的三大构成基础课程体系的学校,作为三大构成之一的立体构成其教学目的是培养学生建立空间形态意识的认识能力,和塑造空间的创造能力。通过各种教学实践与手段,使学生在过程中明白个中规律,从而达到在立体造型活动中的运用和对设计的重要意义。     

特定空间对象同位模式挖掘算法研究

空间同位模式挖掘研究主要以区域划分为基础,考虑对象实例两两之间的距离关系,这样挖掘出的同位模式是双向对称的。但区域的划分起止位置不确定,可能出现由于区域划分的不一致而得到不一样的空间同位模式结果。该文提出以指定对象为核心的空间同位模式挖掘,这样不必担心区域划分的起止位置对挖掘结果的影响,而且更能有针对性地发现特定空间对象与其它哪些对象具有空间同位关系。     

基于co-location模式的空间分类算法

在特定的空间分类任务中,对象的类别和自身属性相关较小,和近邻对象的空间特征相关较大,用传统的空间分类方法并不适用。提出一种基于co-location模式的空间分类挖掘算法。算法挖掘含不同类别特征的空间co-location模式,转化为分类规则,获得兴趣度较高的分类规则集。分类阶段先查询待分类对象的空间近邻,概化为空间特征,挑选适应的分类规则进行分类。实验结果表明这是一种高效的空间分类算法。     

空间数据库索引技术的研究

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上，提出了一种面向大型空间数据库的QR-树索引方法。     

空间方向关系描述模型及其GIS应用分析

空间方向关系建模是一个属于空间认知范畴的研究问题。近20年来,该研究问题受到来自计算机、人工智能、机器人以及地理信息科学等领域的众多学者们关注,提出了许多形式化描述模型。首先阐述了方向关系描述框架、表达形式、基本性质以及影响方向关系描述的主要因素。然后,重点回顾及评价了一些较有代表性的方向关系建模方法及其在GIS空间查询、分析、推理中的应用,指出了其中存在的一些主要问题。最后,展望了方向关系模型及其应用中有待进一步研究的若干相关工作。     

主存空间对象的索引方法

空间索引关系空间数据库和地理信息系统的整体性能。目前，随着计算机主存价格的迅速下降，发展主存空间数据库已经成为可能，主存空间数据库需要相适应的空间索引。本文设计两种主存的空间索引－主存网格索引和主存Ｆ－树索引，并对两者的性能进行比较。在多数应用环境下，Ｆ－树空间索引性能更优。     

空间数据库实例分析

文章首先介绍了空间数据库的概念及设计和实现空间数据库时要考虑的若干问题，然后分析了两种ＧＩＳ系统中的空间数据库系统，本文重点介绍了我们自行设计和实现的一个空间数据库实例，给出该空间数据库的设计思路和实现方法。     

面向自然语言的空间数据库查询研究

随着地理信息系统深入应用于人们的日常生活,面向自然语言的空间数据库查询的研究越来越被人们重视。论文根据地理要素间基本的空间关系(度量关系、拓扑关系、方向关系),讨论了面向自然语言的各种空间关系的基本查询形式以及查询语句中的空间语义,在此基础上,为进一步的理解以空间分析、网络分析作为自然语言查询条件的研究打下了基础。     

空间数据挖掘研究综述

信息化的发展使得更多的空间数据被使用,因此获取空间知识也就越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文系统概括了空间分类和预测、空间聚类、空间孤立点和空间关联规则4类空间数据挖掘方法及其进展,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。     

一种改进的空间聚类算法

空间聚类是空间数据挖掘中一个非常重要的方法.本文在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出一种改进的空间聚类算法(AISCA).为了能够有效处理大规模空间数据库,算法采用一种新的抽样技术.另外,通过引入匹配邻域的概念,使得算法在聚类时不仅考虑空间属性也考虑非空间属性.二维空间数据测试结果表明算法是可行、有效的.     

空间数据库的分块多级索引机制的研究

为了解决常见的空间索引机制存在的不足,构造一个高性能的空间索引机制,通过分块的线性可排序四又树与空间范围查询相结合的方法,提出了基于空间数据库的分块多级空间索引机制,很好地解决了线性可排序四又树的扩展性差的问题,同时与空间范围查询的结合使得查询结果更加精确.     

空间数据库技术分析与研究

空间数据库是近年来数据库技术研究的热点之一。本文主要论述了空间数据的特征、空间数据库的设计过程、空间数据库的逻辑模型以及空间数据库系统的结构。     

拟人类思维的形式结构模型

人工智能的迅速发展促使人们关注人脑思维功能并积极开发概括性的心智模型.如果能恰当地表示人类思维特征和推理方面的信息,则对智能概念的理解十分有益.因此在现有的思维科学研究基础上,将人类思维形式化,为它构造一个数学模型,主要包括对知识空间,直觉空间,潜意识空间这三个空间进行形式建模.以此说明人类思维的重要特征是:在知识空间里人类思维是逻辑的;在潜意识空间里,虽然人类思维出现随机、混沌现象,但在整体上仍是属于人类的理性活动,所以总能在与之联系的直觉空间里,找到“确定性”的概率方式进行,也就是说直觉空间是提供算法的.最后简单叙述它的理论可行性,由此阐述人类思维的创造性功能.     

到哪里找免费的“家园”

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一种基于Hilbert排列码的GIS空间索引方法

分析了基于栅格格网的索引数据结构在空间查询中的重要地位,讨论了基于多维数据一维映射的空间排列的优点,对Morton码、Gray码、Hibert码和Sierpinsky码的空间聚类特征进行了分析和比较,得出了Hilbert码在空间查询中效率最高的结论,考虑到基于特征的GIS数据模型的特点,兼顾内存索引与磁盘索引,提出了基于Hilbert空间排列的点特征二叉平衡排序树动态索引结构和基于角点回溯的线特征索引结构,并对其在GIS空间查询中的应用方法进行了论述。     

三种基于空间转换的彩色图象分割算法比较研究

本文讨论了彩色图象在空闻转换中的分割方法。在RGB空间中，由于R、G、B分量之闻有很高的相关性，直接利用这些分量不能得到所需的效果，探讨了经过正交变换后的分割，实验结果表明分割效果较好。HSI彩色空间和YCbCr彩色空间都具有把亮度分量与其它分量分离的优点。在样本集协方差矩阵的特征向量构成的空间中进行分割效果更好．表明肤色点经转换后在这一肤色空间中具有良好的聚类特性，在YCbCr空间中分割效果较差。在三种分割方法中，如果图象中含有大面积的与肤色十分相似的区域，分割的结果将不尽如人意，这可与人脸的其它特征相结合，最终实现肤色的正确分割。