基于自组织神经网络的城市功能分区研究
Study on Urban Function Partition Based on Self-organizing Neural Network作者机构：山东理工大学建筑工程学院
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2006年第32卷第18期
页 面：206-207,250页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：山东理工大学科研基金资助项目(2004KJM10) 辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室开放基金资助项目(2005004)
摘 要：城市功能分区是指运用有关模型和方法,使城市空间形成明确的功能单元和有序的空间结构,空间聚类是城市功能分区的一种常用方法。基于自组织映射神经网络,该文提出了一种组合式的城市功能区聚类方法,根据位置-属性一体化思想,综合考虑了影响城市功能分区的位置数据和属性信息,对城市功能区进行空间聚类计算。该方法挖掘了空间位置数据和属性信息中隐含的空间聚集信息,保证了城市功能分区结果的可靠性。实例分析表明,该方法的聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。
维普期刊数据库
同方期刊数据库