發(fā)布時間：2017-10-22 00:07

  本文關(guān)鍵詞：克服雙重約束的面目標位置聚類方法

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【摘要】：面目標的聚集模式識別是空間聚類研究的重要方向之一,但因多邊形幾何信息和空間障礙阻隔的雙重約束,目標的位置相似性難以快速而準確地計算。擴展點目標多尺度聚類方法,通過構(gòu)建面目標的強度函數(shù)計算目標與鄰近目標的位置聚集程度,提出了有效作用于雙重約束下的面目標位置聚類法,并以判斷相鄰尺度下同一面目標類的強度函數(shù)閾值相等作為算法的收斂條件。經(jīng)試驗分析與比較發(fā)現(xiàn),算法無須自定義參數(shù),能夠識別密度不均、任意形狀分布,以及"橋"鏈接的面目標集群,同時能夠準確判斷障礙約束對面目標簇的阻隔和劃分。
【作者單位】： 昆明理工大學國土資源工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 面目標 位置聚類 Voronoi圖 空間障礙 評價指數(shù)
【基金】：國家自然科學基金(41561083;41261092;41561082) 云南省自然科學基金(2015FA016)~~
【分類號】：P208
【正文快照】： 面目標空間聚類旨在通過計算面目標間的相似性來識別具有近似特征或聚集分布模式的面目標集合,進而有效地發(fā)現(xiàn)地理實體的空間分異規(guī)律,廣泛運用于城市功能區(qū)劃[1-2]、面狀地物的制圖綜合[3-5]、聚落或城鎮(zhèn)結(jié)構(gòu)擴張分析[6]等領(lǐng)域。面目標間的相似性分為空間信息相似性和非空間

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：1075844