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分析了当前空间信息服务在个性化推荐方面所存在的问题,充分考虑用户行为对空间信息服务个性化推荐的约束,匹配过程中的“需求”与空间信息服务“操作”的映射关系,提出针对不司用户需求的空间信息服务三层模型.该模型将用户的历史操作抽象为二元组,以此二元组作为约束条件,通过语义的相似度匹配,有效且准确地进行空间信息服务的个性化推荐. 相似文献
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选用WorldView-2、高分二号、高分一号遥感数据,以厦门软件园为研究区,运用面向对象方法及形态学的思想,并结合光谱、阴影和形状约束,构建了适用于不同影像的建筑物及阴影提取流程;运用阴影长度估算法,估算了0.5、1、2m这3种不同空间分辨率建筑物高度;并定量评估影像空间分辨率对建筑物提取精度、建筑物高度估算精度的影响。结果表明:(1)改进的建筑物及阴影提取流程对不同分辨率影像均取得了较高的提取精度,但建筑物提取精度随着遥感影像空间分辨率的降低而略有降低;(2)随着遥感影像空间分辨率的降低,建筑物高度估算精度逐渐降低,但不呈现出线性关系,分辨率从1m上升至0.5 m阶段建筑物高度估算精度提高的速度要高于分辨率从2m上升至1m阶段;(3)GF-1比较适用于高层建筑物的高度估算,GF-2适用于中高层到高层建筑物的高度估算,而WorldView-2对不同高度范围内建筑物的高度均有较高的估算精度。 相似文献
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出租车目的地预测是基于位置服务的重要内容,对城市交通合理规划具有重要意义。基于出租车历史轨迹数据进行出行目的地预测,存在数据稀疏性问题与轨迹数据的特征单一性问题,影响目的地预测的精度。针对数据稀疏问题,利用出租车原始轨迹数据(出租车速度、行驶方向角和时间)结合轨迹截断方法确定模型输入特征,克服轨迹稀疏性问题。针对多层感知机具有参数过多、训练困难和大量参数导致较快的过拟合等问题,提出利用卷积的参数共享机制解决参数冗余。进一步提出采用注意力机制使神经网络把更多的计算资源分配给更重要的任务,聚焦重要信息提升模型预测性能。基于此构建了一种融合卷积、注意力模块和多层感知机的出租车目的地预测方法(CCMLP),在克服MLP和卷积各自结构不足的同时,对目的地实现了更为准确的预测,通过不同数据与实验验证CCMLP模型的可靠性。实验结果表明,选取轨迹前m点与末n点及其对应行驶方向角、速度、车牌号和时间特征作为模型输入特征有效提高目的地预测精度;提出的CCMLP方法具有较好特征学习能力,相比于基于MLP预测模型的距离误差下降了10%,相比于基于集成学习算法的距离误差下降了19.6%;基于工作日与非工作日不... 相似文献
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本文论述了福建省高校计算机等级考试系统(ficges)的网络构成,主要功能和软件设计。最后介绍了组卷算法的设计与实现。实践证明,该算法是有效的。 相似文献
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