建筑物作為地理空間矢量數(shù)據(jù)庫(kù)中重要的組成部分,是表達(dá)空間現(xiàn)象、支撐空間分析和提供空間服務(wù)的基礎(chǔ)之一,其無論在個(gè)體形態(tài)還是群組結(jié)構(gòu),都存在顯著的模式特征。然而,建筑物作為二維平面矢量數(shù)據(jù),其形式化和定量化表達(dá)方法仍難以統(tǒng)一;同時(shí),模式作為高層次概念,具有很強(qiáng)的模糊性和不確定性。盡管現(xiàn)有研究已從多角度、多層次、多領(lǐng)域展開,并取得了一定成果,但仍亟需探索更有效的技術(shù)來提取隱含在數(shù)據(jù)背后的特征。近年來,深度學(xué)習(xí)在諸多領(lǐng)域都取得了巨大成功,其優(yōu)勢(shì)之一在于局部特征保持,這與建筑物等地理空間數(shù)據(jù)的局部相關(guān)性和多尺度特征思想上一致。然而,深度學(xué)習(xí)并沒有在建筑物模式分析問題中同振共鳴,制約其發(fā)展的主要原因是矢量存儲(chǔ)表達(dá)的建筑物不能滿足深度學(xué)習(xí)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的規(guī)范性要求。針對(duì)該問題,論文以圖傅里葉變換和卷積定理為理論基礎(chǔ),介紹了一種新的圖卷積運(yùn)算,并基于此構(gòu)造出圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型（Graph convolutional neural network,GCNN）,應(yīng)用于解決矢量建筑物數(shù)據(jù)的模式分析問題。主要研究工作如下:（1）從空間尺寸和空間類型兩個(gè)維度討論了建筑物模式研究的科學(xué)問題,并總結(jié)了不同尺度下的模... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

深度學(xué)習(xí)（Deep learning）發(fā)展趨勢(shì)

深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

利用不同的深度學(xué)習(xí)模型處理不同數(shù)據(jù)組織方式的空間數(shù)據(jù)，其中一維、

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基礎(chǔ)地理知識(shí)服務(wù)的基本問題與研究方向[J]. 陳軍,劉萬增,武昊,李志林,趙勇,張藍(lán).  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2019(01)
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博士論文
[1]廣府地區(qū)傳統(tǒng)村落空間模式研究[D]. 張莎瑋.華南理工大學(xué) 2018
[2]廣東傳統(tǒng)聚落及其民居類型文化地理研究[D]. 曾艷.華南理工大學(xué) 2016
[3]形狀識(shí)別在地圖綜合中的應(yīng)用研究[D]. 劉鵬程.武漢大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的地圖建筑物聚類[D]. 王真.電子科技大學(xué) 2016
[2]城市建筑群典型空間分布模式的識(shí)別方法研究[D]. 鞏現(xiàn)勇.解放軍信息工程大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3719846