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基于RASM的紧支撑径向基函数自适应并行地形插值方法被引量：1: 2017年; 快速、准确地对地形进行重建以生成数字高程模型是地理信息表达的重要研究内容,径向基函数(radial basis function,RBF)作为一种插值性能较优的空间插值方法,特别适合于重建复杂的地形模型,但随着已知地形采样点数量的增加,RBF插值模型求解速度变慢,同时插值矩阵过于庞大而导致插值模型求解困难甚至求解失败。针对这个问题,本文基于区域分解和施瓦兹并行原理进行地形插值,以紧支撑径向基函数(compact support RBF,CSRBF)构建基于所有地形采样数据的全局插值矩阵,并自适应求解子区域CSRBF插值节点紧支撑半径,基于限制性加性施瓦兹方法(restricted additive Schwarz method,RASM)采用多核并行架构对各局部子区域的插值矩阵进行求解。以某地区数字高程模型(DEM)数据进行插值实验,结果表明,本文方法能够对大规模地形数据进行准确重建,并且具有较高的求解效率。; 吕海洋盛业华李佳段平张思阳; 关键词：自适应

同名边界点的面状居民地要素匹配被引量：7: 2018年; 针对空间数据集成与地图增量更新过程中的面实体匹配环节,该文提出利用同名边界点集进行面状居民地要素匹配的方法。该方法从边界点的相似性考虑面状居民地要素的相似性,通过计算候选匹配要素上边界点在位置、转角、关联边等方面的一致性,把面实体相似性的比较转换为同名要素边界点集相似性的比较,简化了面状居民地实体匹配的复杂度。在面状居民地要素的匹配过程中,该文方法可以处理一对一、一对多和多对一的匹配关系。实验证明,该方法在匹配面状居民地要素时,准确率可以达到98%。; 黄宝群盛业华郭宁宁郭宁宁张思阳; 关键词：数据集成边界点

基于改进的逐点交叉验证的RBF形态参数优化方法及其空间插值实验被引量：9: 2016年; 径向基函数(Radial Basis Function,RBF)是一种确定性的多维空间插值模型,可以有效逼近任意维度的空间数据。RBF插值模型中,基函数形态参数直接影响插值精度。为了快速求解最佳形态参数,获取准确的插值结果,该文采用改进的逐点交叉验证(Improved Leave One Out Cross Validation,ILOOCV)方法求取最优形态参数,首先从形态参数取值区间内选定初始形态参数α,然后从n个已知点中顺序选出一个点,使用剩下的n-1个已知点构建RBF插值模型,计算被取出点处真实值与插值结果的误差,循环n次,累计交叉验证误差,再依次从形态参数取值区间选取下一个值,重复操作,建立形态参数α与累计交叉验证误差之间的函数映射关系,最后通过最小化交叉验证误差来获取最佳形态参数。以我国东北地区气象观测数据进行实验,对ILOOCV方法进行验证,结果表明ILOOCV方法选取最佳形态参数使其插值结果比较精确,是一种可行的RBF形态参数优化方法。; 李佳段平吕海洋张思阳盛业华; 关键词：空间插值径向基函数

一种紧支撑权函数性质的推导及空间插值实验: 2016年; 在空间插值方法中,权函数是影响空间插值精度的重要因素之一,通常需要选择具有性质较好的权函数进行空间插值。推导一种紧支撑权函数的性质,以铁矿品位为数据源,采用紧支撑权函数进行空间插值,最终验证该紧支撑权函数的优良性质:具有较高的插值精度。推导的紧支撑权函数性质可为后期构建新的紧支撑权函数作为一种借鉴。; 李佳段平盛业华吕海洋张思阳; 关键词：空间插值

顾及各向异性CSRBF空间插值及其在气温场重建中的应用: 理空间中各种地理现象实际上是一种连续变化的空间场.由于受到观测手段、工具的限制,只能从有限的地点获得有限的观测数据.为了获得连续的空间场,通常采用克吕格插值、反距离权重插值等方法进行重建.但这些方法都是各向同性的,与具有...; 张思阳; 关键词：气温场各向异性

拓扑保形的矢量地理数据几何脱密方法被引量：5: 2017年; 提出了基于紧支撑径向基函数(CSRBF)的具有拓扑与几何保持性的矢量地理数据几何脱密方法.根据矢量地理数据的结构特征,分别对点、线、面地理要素进行分类,针对不同类别的地理要素构建相应的拓扑保形规则;利用CSRBF生成脱密函数模型,根据矢量地理数据几何脱密要求,分别对点、线、面结构的矢量地理要素进行脱密处理;通过脱密函数模型和要素脱密拓扑保形规则,对矢量地理数据进行迭代脱密,直至满足脱密要求.实验表明:提出的方法得到的脱密结果能够在满足地理信息安全性的条件下,保留数据的拓扑特征及一定的几何精度,从而保证了矢量地理数据的共享可用性.; 吕海洋周卫盛业华李佳张思阳

KD树索引策略下紧支撑径向基函数的点云建模被引量：5: 2016年; 采用紧支撑径向基函数(Compactly Supported Radial Basis Function,CSRBF)对点云进行建模和可视化表达会因穷举搜索问题导致计算机内存溢出,最终引起建模和可视化失败。KD树索引具有快速搜索点的优点且避免了穷举搜索问题,将KD树索引和CSRBF插值模型相结合,提出KD树搜索策略下的CSRBF点云建模与表达方法。建立点云数据的KD树索引,采用CSRBF构建点云的隐式曲面函数模型,通过Marching Cubes算法对建好的模型进行有效的可视化表达。采用经典的兔子点云进行实验验证,结果表明KD树索引搜索策略下CSRBF的点云建模与表达方案可行。; 李佳段平盛业华吕海洋张思阳; 关键词：点云 KD树

径向基函数神经网络的路网自动匹配算法被引量：5: 2018年; 针对VGI数据中检测更新的问题,该文提出基于径向基函数的神经网络自动匹配算法。通过选取路段的距离、方向、形状和长度4个空间特征的相似度作为衡量路段是否匹配的指标。考虑到4个空间特征指标对匹配的影响力不同,在RBF(radial basis function)神经网络中的隐含层对基函数引入粒度拉伸因子,使径向对称的RBF顾及各向异性。同时对输出层在线性加权求和函数的基础上引入sigmoid函数,使计算结果(路段的匹配度值)归一化。该算法对数据质量较差的VGI路网具有很好的匹配能力,与BP神经网络相比,RBF神经网络在地图匹配中具有更好的匹配效率。; 郭宁宁盛业华吕海洋黄宝群张思阳; 关键词：地图匹配径向基神经网络 RBF

基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法被引量：3: 2016年; 在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。; 郭宁宁盛业华黄宝群吕海洋张思阳; 关键词：BP神经网络路网

自适应的IDW插值方法及其在气温场中的应用被引量：40: 2014年; 反距离权重(Inverse Distance Weighting,IDW)插值通常采用距离搜索策略选择插值参考点,当采样点集分布不均匀时,距离搜索策略使得参考点聚集一侧影响插值精度。自然邻近关系具有良好的自适应分布特性,可有效地解决参考点分布不均匀问题。结合自然邻近关系,提出自适应的反距离权重(Adaptive-IDW,AIDW)插值方法。首先对采样数据构建初始Delaunay三角网,然后采用逐点插入法,将待插值点插入初始Delaunay三角网中,局部调整得到新的Delaunay三角网,以待插值点的一阶邻近点作为IDW插值的参考点,使参考点自适应均匀地分布在待插值点周围,再进行IDW插值计算。利用AIDW插值方法对Franke函数、全国气温观测数据进行插值实验,结果表明此方法具有较高的精度,且减少了"牛眼"现象。; 段平盛业华李佳吕海洋张思阳; 关键词：DELAUNAY 插值气温

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张思阳

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