四川省科技支撑计划(2009SZ0214)
- 作品数：7 被引量：81H指数：4
- 相关作者：姚宇付忠良伍岳庆谢会云赵向辉更多>>
- 相关机构：中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院研究生院中国科学院更多>>
- 发文基金：四川省科技支撑计划四川省重点技术创新项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球一般工业技术更多>>
- 神经网络和集成学习在地质灾害危险度区划中的应用研究被引量：6
- 2010年
- 针对地质灾害危险度区划中的分类问题,以滑坡灾害为例,开展对神经网络和集成学习在基于GIS的地质灾害危险度区划中的应用研究。基于集成学习和GIS技术,以重庆万州区为示例研究区域,阐述了人工神经网络等方法在滑坡危险度区划中的应用,并采用定量方法实现了滑坡危险度区划。为了发挥滑坡危险度区划影响因素之间的互补作用,提出采用属性组合的集成学习方法来实现滑坡危险度区划。结合GIS的可视化显示技术将算法成功应用于地质灾害危险度区划,区划结果与实际情况对照相符,实现了较好的效果。
- 赵向辉付忠良谢会云刘栋姚宇
- 关键词：神经网络GIS危险度区划滑坡
- 基于聚类的基础设施选址方案研究及应用被引量：3
- 2011年
- 基础设施选址是精准化农业需要解决的重要课题之一。采用基于迭代自组织数据分析技术(ISODATA)的聚类方法、图论方法以及地理信息系统(GIS)空间分析方法相结合,解决了当聚类个数不可预知,无法使用传统设施选址方法中的k-means聚类方法和当没有设施位置备选集而无法使用离散模型选址方法的问题,也有效规避了选址方案实际操作可行性不强等问题,为精准化农业中基础设施选址提供了一种可行的解决方案。
- 孟玉伍岳庆姚宇金凤云
- 关键词：地理信息系统最小生成树聚类分析
- 多分类问题代价敏感AdaBoost算法被引量：31
- 2011年
- 针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题,研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法类似的流程和误差估计.当代价完全相等时,该算法就变成了一种新的多分类的连续AdaBoost算法,算法能够确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低,但不直接要求各个分类器相互独立条件,或者说独立性条件可以通过算法规则来保证,但现有多分类连续AdaBoost算法的推导必须要求各个分类器相互独立.实验数据表明,算法可以真正实现分类结果偏向错分代价较小的类,特别当每一类被错分成其他类的代价不平衡但平均代价相等时,目前已有的多分类代价敏感学习算法会失效,但新方法仍然能实现最小的错分代价.研究方法为进一步研究集成学习算法提供了一种新的思路,得到了一种易操作并近似满足分类错误率最小的多标签分类问题的AdaBoost算法.
- 付忠良
- 关键词：代价敏感学习多分类问题连续ADABOOST
- 基于ArcGIS平台的厂区地下管网空间分析被引量：3
- 2012年
- 针对大型厂区地下管网规模庞大复杂且难以管理的问题,采用了一种基于ArcGIS平台的C/S+B/S混合开发模式。把传统地理信息系统客户端管网空间分析功能提至服务器端处理,在B/S端采用碰撞检测算法对管网进行碰撞分析,同时采用高效的线性内插法计算断面分析中所需的交点高程数据。系统上线运行结果表明,该系统能够更好地对原本不可见的地下管网进行有效的空间分析,从而实现对厂区地下管网的数字化管理。
- 肖靖峰王晓东姚宇
- 关键词：ARCGISJ2EE
- 基于智能学习的灾害危险性评估技术研究及应用被引量：2
- 2011年
- 面向地质灾害危险性评估的技术路线及方法体系研究问题,以滑坡灾害为例,开展基于智能学习的灾害危险性评估技术研究及应用。提出了一套基于GIS的从数据准备、分析建模到结果计算与检验,完整的滑坡危险性评估研究的技术路线和方法理论体系。结合GIS可视化分析显示技术、数据驱动型方法、智能学习方法等以重庆万州区为示例研究区域进行了滑坡危险性评估研究,并科学地评估了这些方法的分析结果,成功绘制出与已有滑坡分布吻合较好的滑坡危险性连续分布图及区划图。实验结果表明了本文方法和技术的有效性。
- 赵向辉李昕邢鹏谢会云
- 关键词：地理信息系统滑坡灾害
- 基于Google地图API的空间信息发布被引量：25
- 2011年
- 传统的在线地图服务具有一定的局限性——仅支持客户浏览和查询,为了实现客户端自主录入数据,服务器端接收空间信息并发布到在线地图的目标,提出了一种构建空间信息发布系统的新技术。该技术基于B/S模式架构,通过改进Google Maps API的事件侦听器,自动获取标注处地理坐标,服务器端使用一种自定义的XML文件读取录入数据,然后利用地址解析函数解析该XML文件,将含有位置信息的数据标注到Google地图上,从而实现了本地属性数据在Web地图上的发布。基于该方法成功开发了武汉大学校园导航系统,验证了该方法的可行性。
- 周宇林付忠良
- 关键词：WEBGISGOOGLEMAPSAPI
- 基于主成分和回归分析的烟叶质量分析模型被引量：11
- 2011年
- 为了解决了以往单一地分析烟叶的某种特性无法将分析结果直接用于实际生产,而且分析结果易受主观因素影响的问题,采用主成分分析(PCA)和回归分析相结合的方法建立烟叶质量分析模型,构建的模型符合卷烟工业实际需求且便于实际应用。首先,采用主成分分析法对烟叶质量的所有属性进行分析,剔除了属性之间的内在联系和重复信息,把高维属性降维处理为包含了原属性大部分信息的低维主成分属性;然后,将得到的主成分数据结合烟叶专家对烟叶质量的实际评分数据进行回归分析,建立了一个有效的烟叶质量分析模型。该模型通过了数据的验证,具有比较高的准确性。
- 邹渊渊伍岳庆姚宇
- 关键词：主成分分析降维烟叶质量分析模型
