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基于知识的线状水系要素自动综合研究

基于知识的线状水系要素自动综合研究

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作者：谭笑中国人民解放军信息工程大学

学位级别：硕士

本文在研究地图认知理论的基础上,运用人工智能、知识工程领域内的知识表示、推理和决策等思想、方法,解决地图自动综合中两类典型分布的线状水系要素自动选取的问题。主要的研究内容包括以下五个方面: 1.研究了地图认知理论指导下... 详细信息

本文在研究地图认知理论的基础上,运用人工智能、知识工程领域内的知识表示、推理和决策等思想、方法,解决地图自动综合中两类典型分布的线状水系要素自动选取的问题。主要的研究内容包括以下五个方面: 1.研究了地图认知理论指导下的地图综合理论,分析了地图自动综合所面临的挑战和智能化方法研究现状。研究了基于知识的地图自动综合策略,包括地图自动综合的知识表示、知识的形式化方法等,分析了基于知识的推理和决策方法在地图自动综合中可能的应用情况。 2.分析了河系自动综合中的空间知识及其形式化方法,建立了组织河系空间知识的两种数据模型,总结了河流选取中的规则性知识。提出了基于主流识别的河系结构化方法,建立了河系各级主流识别的多准则决策模型,并进一步获取了河系树结构的其他信息,建立了融合河系空间知识的完整树结构。 3.在河系结构化的基础上,提出了结合河系空间知识和河流选取规则的河流选取推理框架,并且进一步提出了保持河系综合前后整体特征的推理框架,结合这一思路,进行了河流选取实验。 4.在分析了复杂人工河网特点的基础上,针对人工河网选取过程中需要考虑的几个重要因素,引入了线状要素动态分段模型组织人工河网数据及其空间知识。提出一种基于栅格的网络密度探测方法,这种方法较好地模拟了人眼视觉的原理来探测网络的密度,较传统的建立拓扑关系、构面、计算网眼面积的方法简便,且效果较好。 5.建立了基于“知识决策”的人工河网选取模型。模型中考虑了复杂人工河网综合中河渠的属性(主要、次要)、长度、连通情况、河渠间的空间关系以及河网密度等五个方面的因素,建立多准则决策模型对每条备选河渠平等地进行综合评价,根据评价结果按照选取可能性从小到大间隔选取,从而能够较好保持人工河网的网络特征。

关键词：地图自动综合河流选取人工河网综合知识表示多准则决策模型推理

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