杨学习
- 作品数：11 被引量：20H指数：2
- 供职机构：中南大学地球科学与信息物理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学杰出青年基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于场论的空间异常探测方法被引量：1
- 2018年
- 从空间数据场的角度,借鉴高斯势函数发展了一种新的空间异常度度量指标。进而,提出了一种基于场论的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的空间簇,并构建合理、稳定的空间邻近域。在此基础上,采用专题属性变化梯度修复策略减弱空间邻近域中潜在异常的影响,并利用空间异常度度量指标计算实体的异常度,从而探测空间异常。实验结果及实例证明了此方法的正确性。
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- 关键词：空间聚类场论
- 一种基于多层次专题属性约束的空间异常探测方法被引量：5
- 2016年
- 针对现有空间异常探测方法在构建空间邻近域以及准确探测各类空间异常模式方面的局限性,本文提出了一种基于多层次专题属性约束的空间异常探测方法(spatial outlier detection by considering multi-level thematic attribute constraints,MTACSOD)。首先采用层次约束Delaunay三角网构建合理、稳定的空间邻近域;进而根据空间邻接实体间的专题属性距离,针对各空间连通子图施加全局和局部约束;最后通过一个异常模式识别指标提取各类空间异常模式。该方法不需要人为输入参数,通过模拟实验比较和实际应用验证了本文方法的优越性和有效性。
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- 关键词：DELAUNAY三角网
- 利用层次约束Delaunay三角网探测空间点事件离群模式被引量：1
- 2016年
- 空间离群模式探测是空间数据挖掘的一个研究热点。以带有空间位置属性的点事件为研究对象,针对现有方法的局限性,在扩展了空间离群模式定义的基础上引入层次约束Delaunay三角网,发展了一种空间点事件离群模式探测方法(简称层次约束TIN法)。首先,借助Delaunay三角网粗略地构建空间点事件间的邻接关系;然后,利用统计学方法针对Delaunay三角网的边长特性进行三个层次约束分析,以精化空间点事件的邻近域;最后,对具有空间邻接关系的点事件集合进行统计分析,以形成一系列空间簇,并通过一个统计约束指标提取数量较少的空间簇,即空间点事件离群模式。该方法不需要人为输入参数,通过模拟数据和实际数据实验,证明该方法可以有效、稳健地识别各类空间点事件离群模式。
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- 顾及多级空间索引结构的矢量地图局部加密方法
- 2024年
- 随着地理信息产业的蓬勃发展,地图与各类生活服务深度融合,地图从专业化应用逐步走向大众化应用。大数据时代的到来,为地图数据的分发、共享、获取与动态更新等提供了极大便利,但伴随而来的是地图数据传输过程中面临的信息泄露、窃取等安全隐患问题也日益严峻。现有的矢量地图加密方法大多是在经典密码学算法基础上扩展而来,虽然已有加密方法考虑到矢量地图的特征,但是现有方法大多仍以整个地图或图层为加密单元,在用户需要访问某个局部的感兴趣区域时需要对整个地图文件或图层进行解密,对于矢量地图的按需局部加密仍未提出有效方案,还难以满足大数据时代地图按需用图、众包地图数据采集与云端更新等应用场景对矢量地图局部加密的应用需求。为此,本文从矢量地图的数据结构特点出发,提出了一种顾及多级空间索引的矢量地图局部加密方法。通过点、线、面不同矢量地图数据的加密试验分析,结果表明:①本文方法可以有效实现矢量地图的局部加解密;②相比于现有加密方法,本文方法采用局部加密策略,且支持多级分块并行加密,具有更高的加密效率;③本文针对不同加密单元采用不同加密参数,显著提高了加密算法的抗攻击能力。
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- 关键词：空间索引混沌系统
- 地理空间异常模式自适应探测方法研究被引量：2
- 2021年
- 地理空间异常模式探测旨在发现地理空间中“与众不同”的实体或现象,为深入剖析地理现象或地理过程的特殊分布状况、变化或发展规律提供重要的理论依据和实践指导。随着异常探测应用需求的越来越广泛、深入,对异常探测的算法精度、智能化以及探测结果的可靠性要求越来越高。因而,一方面需要充分考虑地理空间数据自相关、异质性、多尺度等特性;另一方面需要解决探测参数设置大多依赖主观经验,以及探测结果有效性评价等问题。鉴于此,论文在既有研究的基础上,结合空间认知、空间统计学、图论等理论工具,深入系统地研究地理空间异常模式统计探测模型与方法。
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- 关键词：地理空间数据地理过程
- 时空异常探测方法研究综述被引量：10
- 2016年
- 异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出"与众不同"特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交通拥堵判别、环境污染监测等领域具有重要应用价值。异常探测最初应用于事务型数据库,后来扩展到空间数据库和时空数据库,出现了一系列有针对性的异常探测算法。为了更好地满足应用需求,发展性能更高、适应性更强的异常探测方法,该文从所使用的数据类型将异常探测粗分为传统异常探测、空间异常探测和时空异常探测,并详细回顾了典型的传统/空间/时空异常探测方法,指出这些方法存在的问题和局限性:1)不适用于高维数据的异常探测;2)自适应能力差;3)缺乏对异常探测结果的有效性评价。最后,展望了异常探测的相关热点研究方向:1)顾及高维专题属性的异常探测;2)顾及领域知识的异常探测;3)耦合度量关系和非度量关系的异常探测;4)异常探测的有效性评价。
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- 社会感知与地理空间智能的研究动态与展望——“社会感知与地理空间智能”专栏导读
- 2022年
- 地理大数据及其提供的社会感知手段为信息地理学、人文地理学带来了全新的研究范式,在“人—地”关系研究中发挥了重要价值。地理空间智能(GeoAI)作为地理空间科学与人工智能相结合的交叉研究方向,有力提升了对于地理现象和地球科学过程的动态感知、智能推理和知识发现的能力。该文系统综述了社会感知与地理空间智能研究的发展动态,在此基础上,对大数据时代社会感知研究面临的挑战和发展趋势进行了展望。
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- 一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法被引量：2
- 2018年
- 空间异常探测旨在从海量空间数据中挖掘不符合普适性规律、表现出"与众不同"特性的空间实体集合,对于揭示地理现象的特殊发展规律具有重要价值。现有研究在空间异常度量方面取得了重要进展,但多缺乏对空间异常模式显著性的统计判别,且是针对单一类别数据,没有顾及多类别数据间的相互影响。为此,本文基于空间随机过程的思想,针对两种类别空间点数据,提出了一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法。首先,针对基本数据集实体,采用约束Delaunay三角网,构建合理、稳定的空间邻近域;然后,统计落在基本数据集实体空间参考邻域半径范围内的参考数据集实体的数目,度量初始异常度;进而,采用α-Shape法构建支撑域,以空间随机过程为基础构建零模型,采用蒙特卡洛模拟检验空间异常的显著性;最后,采用生存距离对异常模式的稳定性进行评价分析。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效识别具有统计显著性的空间交叉异常。
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- 关键词：空间数据挖掘非参数检验
- 适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法
- 2024年
- 车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采用北京市出租车轨迹数据进行试验与对比分析,本文方法生成道路的平均位置精度为1.24 m,显著优于现有代表性方法。
- 姚志鹏彭程唐建波刘国平杨学习杨学习邓敏
- 关键词：道路中心线线形拟合自适应
- 一种基于场论的空间异常探测方法
- 从空间数据场的角度出发，借鉴高斯势函数，给出一种新的空间异常度度量指标。进而，提出一种基于场论的空间异常探测算法(简称FTSOD)。该算法通过空间聚类获得局部相关性较强的空间簇，以构建合理、稳定的空间邻近域，采用专题属性...
- 杨学习邓敏石岩
- 关键词：地图制图技术空间聚类场论
