基于空间聚类的应急物资储备一体化区域划分*

近年来我国各种重大的自然灾害、公共卫生事件、事故灾难、社会安全事件等非常规突发事件频发,造成了严重的人员伤亡和财产损失。一体化区域的应急物资储备是非常规突发事件应对的有效保障,一体化区域的划分即一体化应急资源布局的层次确定问题是首要问题。利用空间聚类方法来解决一体化区域的最佳层次确定,并给出相应的动态聚类算法,算例研究表明此方法给出的区域划分能够达到救援效率与储备成本的折中,具有较好的实用性。     

基于区域伸缩的空间关系研究与实现

区域连接演算(RCC)是空间推理的重要基础理论之一,它只能粗略地描述空间拓扑关系,难以描述除拓扑关系之外的其他空间关系,如距离和方向。在RCC理论的基础上,引入2个对区域的演算函数,即区域延伸和区域收缩,给出一种以区域为单位的形式化的度量方法。在RESC理论的基础上,利用栅格区域法应用简单和易于实现的特性,准确地得出区域间的空间关系。     

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。     

基于区域延伸的定性空间表示

在区域连接演算(region connection calculus,RCC)理论基础上给出了区域延伸的形式定义.通过区域延伸,定义了关联空间的概念,进而提出了空间表示的一个模型,在这个模型中给出了空间中物体的空间拓扑关系、距离关系、方向关系以及位置等信息的定性表示.智能体对空间关系的确定是通过区域延伸实现的,模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法.     

MLCPM-UC:一种基于模式实例分布均匀系数的多级co-location模式挖掘算法

空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现.由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘.当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多.针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式.其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率.最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性.     

基于区域伸缩的空间关系表示

区域连接演算(RCC)是定性空间推理的重要基础理论之一.但由于缺乏必要的度量,RCC只是粗略地描述空间拓扑关系而难以对其更准确地描述,也难以利用RCC描述除拓扑关系之外的其它空间关系,如距离、方向等.本文在RCC理论的基础上,提出了区域伸缩演算(RESC).RESC增加了一个全等CG的原始空间关系,引入了两个新颖的对区域的演算函数,即区域延伸和区域收缩,从而给出了一种以区域为单位的形式化的度量方法.利用RESC,不仅可以扩展RCC-8拓扑关系,而且能以灵活多样的粒度来描述区域间的距离关系、方向关系、位置关系以及运动关系.RESC增强了RCC的空间关系表示能力,拓展了RCC理论的适用范围.     

面向应急指挥的跨区域电网一体化电力自动调度研究

为了提高跨区域电网一体化电力应急指挥能力,需要进行跨区域电网一体化电力自动调度研究,提出一种基于多源信息融合和均衡配置的面向应急指挥跨区域电网一体化电力自动调度方法。采用大数据信息重组方法进行跨区域电网一体化电力传输数据重构,采用分段均衡控制方法进行跨区域电网一体化电力传输调度的均衡配置,建立电力调度的输出链路均衡配置模型,采用空间区域重组方法实现跨区域的电网一体化信息融合处理,根据信息融合结果采用自适应链路均衡配置方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡设计,提高跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性和调度信息融合性。仿真结果表明,采用该方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性较好,调度的总线控制能力较强,提高了应急指挥能力。     

产业垄断的价值链扭曲与区域性产业发展研究——以电力行业为例

产业垄断必然会对产业价值链造成扭曲。以电力行业为例,2002年改革之后形成的国家电网集输电、配电、售电业务为一体,占据了电力产业价值链的主导地位,扭曲了电力产业价值链。本文论证了电网企业垄断的理论基础——自然垄断属性并不必然成立,出于提高电力行业生产效率和电网安全的考虑应支持发展区域电网,并提炼出区域性电网的四种发展模式和可行的发展路径。     

运动前景在视差空间中的扰动区域研究

对于静止摄像机产生的双目视频序列,运动前景进入场景时将会引起视差空间中匹配方体内的元素值变化.通过分析双目视差计算过程,可以得到该变化的扰动区域与前景物体位置和形状的对应关系.扰动区域与构成物体的像点的左右视线有关,在视差空间中表现为类似X形状的一个变化区域,这种对应关系对于视差计算和前景分割都有重要意义.     

空间区域聚集查询方法研究

为了提高空间数据仓库中区域聚集查询的响应性能,通过使用R_tree对空间维进行分层后,采用物化视图存储空间对象及R_tree中间结点的聚集信息,能够有效地支持空间维和非空间维上的区域聚集查询。     

空间co-location模式增量挖掘及演化分析

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向.空间co-location模式是空间对象的一个子集,它们的实例在空间中频繁关联.到目前为止,空间co-location模式挖掘都只关注某一个时刻的空间co-location模式.然而,在实际应用中,数据库中的数据是随着时间改变的,所以高效地增量挖掘空间co-location模式是非常必要的;空间co-location模式演化分析可以发现空间co-location模式的变化规律,预测特定事件的发生,但是对这些问题的研究并未见诸报道.研究了高效的空间co-location模式增量挖掘及空间co-location模式的演化分析,首先,提出了高效的空间co-location模式增量挖掘基本算法及剪枝算法.其次,在多个随时间变化的真实数据集上挖掘co-location演化模式.再次,证明了空间co-location模式增量挖掘基本算法及剪枝算法是正确的和完备的.最后,在"模拟+真实"的数据集上用充分的实验验证了增量挖掘基本算法的性能以及剪枝算法的剪枝效果.此外,把空间co-location增量挖掘基本算法、剪枝算法及演化模式挖掘算法应用到三江并流区域珍稀植物数据集上,增量挖掘出空间co-location模式及演化模式,预测了co-location模式的演化规律,更好地实现了对珍稀植物的动态跟踪和保护.     

最优区域共空间模式的运动想象脑电信号分类方法

共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)是脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)中一种有效的特征提取方法,然而传统CSP算法并未考虑在提取前剔除可能会影响其性能的不相关的嘈杂通道信号。所以针对不同对象的通道选择问题,提出了一种最优区域共空间模式(ORCSP)特征提取方法。首先通过欧式距离得到每个通道的附近区域,再根据方差比选择可分性最高的区域,然后采用5折交叉验证对区域内通道数目进行寻优,进而得到区分度最高的区域特征,最后使用支持向量机(SVM)进行分类。所提方法在BCI竞赛数据上进行了实验测试,并与同类型的正则化CSP和局部区域CSP算法进行了对比,在BCI Competition Ⅲ Dataset Ⅳ a数据集上达到了89.78%的平均准确率。实验结果验证了所提出方法的有效性。     

基于Vague 集的动态Vague 区域关系

模糊区域的不确定空间信息处理和空间关系表示是空间数据库、地理信息系统和计算机视觉等领域的研究热点和难点.为了有效地处理模糊区域内模糊点的未确定隶属信息和复杂的动态区域关系,引入vague 集的概念和理论对静态和动态vague 区域关系进行了系统研究.基于vague 集对vague 区域进行了形式化定义,对无核和含核vague 区域进行了划分;研究了3 种基vague 域空间关系及其动态变化关系;给出了含核vague 域的空间关系表和子区域组合的动态蕴涵关系;研究了含核vague 域动态转变关系,给出了动态关系邻接表和动态关系转变路径.进一步给出了实例模型,进行了实例分析.研究成果可以较好地处理vague 区域内的模糊点未确定的隶属信息和动态vague 区域空间关系表示和动态转化及动态关系预测等问题.     

基于空间索引的二维空间区域访问控制模型

针对空间数据的访问控制的特点,提出了基于空间索引的区域访问控制概念。定义了其授权和访问请求判断的规则和约束条件。给出了授权和访问请求判断的方法,建立了二维空间区域访问控制模型。     

基于定性空间推理的多层空间关联规则挖掘算法

很多应用于空间数据挖掘的空间关系模型存在表达能力不强、可理解性较差、不支持不确定性等问题。针对这种情况，以定性空间推理的RCC理论为基础，结合模糊逻辑，提出了一种面向空间数据库的近似区域空间关系模型，在此基础上给出了多层空间关联规则的挖掘算法QSRSAK。该算法使用了MBR优先判定、顶点近似等手段针对大型空间数据库进行了优化处理。实验结果表明，QSRSAR在空间知识表达能力、规则可理解性和空间关系计算效率等方面优于同类算法。     

基于凸区域容错性的拓扑控制算法

目前多数研究以连通度来衡量无线网络的容错性。连通度没有考虑失效节点的位置关系,任意节点组合会同时失效,而无线网络失效的节点间通常具有空间相关性,即处于一个局域的节点更可能会同时失效,尤其在军事应用中,比如炸弹的袭击,会导致一个局域内的节点失效,因此连通度度量容错性并不适合无线网络场景。考虑无线网络失效节点具有空间相关性的特点,提出凸区域容错性概念,并基于此,提出拓扑控制算法C-RFT。理论证明C-RFT算法生成的网络能保持原始图的凸区域容错性,仿真结果表明经过C-RFT算法拓扑控制的网络的平均逻辑度值和平均传输半径有明显下降。     

自动精简配置技术中空间回收方法的研究

自动精简配置(Thin-Provisioning)技术通过按需分配存储资源,可有效提高存储利用率。然而,在应用释放申请的空间后,存储系统难以及时回收这些被释放的空间。为此,提出一种存储区域网络(SAN)环境下针对自动精简配置的空间回收方法:存储系统识别文件系统格式并监视其元数据IO;当检测到文件系统空间释放行为时,计算对应可回收的区域;在通过数据一致性分析之后,对其进行回收。针对NTFS文件系统的原型实验证明,该方法确实能够进行有效的空间回收,且对主机应用影响较小。     

基于肤色特征和遗传算法的人眼瞳孔定位算法

提出了一种单目摄像头下定位人眼瞳孔的方法,分为人脸区域检测、人眼区域检测、瞳孔中心定位三个阶段。在人脸区域检测阶段,利用人脸的肤色和唇色在不同色度空间下的特性,结合区域增长的方法分割出人脸区域;在人眼区域检测阶段,利用定位出的人脸区域,根据先验知识缩小搜索区域,再结合遗传算法搜索眼部区域;最后利用圆的几何性质定位瞳孔中心。实验结果证明了本算法在复杂背景和头部偏转情况下的有效性。     

一种模糊区域的拓扑关系模型

空间区域拓扑关系建模是空间推理、地理信息系统(GIS)和计算机视觉等领域一个非常重要的主题，模糊区域的拓扑关系建模正日益受到相关领域研究者的重视，在分析现有模型的基础上，提出了一种模糊区域的拓扑关系模型，该模型利用模糊集来表示模糊区域，通过三个谓词的真值来判断区域间的拓扑关系，将分明区域作为特例统一处理，根据谓词的多种真值能够实现多层次上的拓扑关系分析．     

J rv粗糙 Vague 区域关系的新增蕴涵式

Jrv 粗糙 Vague 区域关系是一类重要的不确定拓扑关系,在空间数据库、图形图像处理和空间数据挖掘等领域具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,论文对 Jrv 粗糙 Vague 区域关系的蕴涵式进行了研究,新给出了八种蕴涵式。利用给出的蕴涵式,可进一步增强 Jrv 粗糙 Vague 区域关系的推理能力。