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摘要:
面目标的聚集模式识别是空间聚类研究的重要方向之一,但因多边形几何信息和空间障碍阻隔的双重约束,目标的位置相似性难以快速而准确地计算。扩展点目标多尺度聚类方法,通过构建面目标的强度函数计算目标与邻近目标的位置聚集程度,提出了有效作用于双重约束下的面目标位置聚类法,并以判断相邻尺度下同一面目标类的强度函数阈值相等作为算法的收敛条件。经试验分析与比较发现,算法无须自定义参数,能够识别密度不均、任意形状分布,以及“桥”链接的面目标集群,同时能够准确判断障碍约束对面目标簇的阻隔和划分。
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文献信息
篇名 克服双重约束的面目标位置聚类方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 面目标 位置聚类 Voronoi图 空间障碍 评价指数
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 地图学与地理信息
研究方向 页码范围 1250-1259
页数 10页 分类号 P208
字数 7335字 语种 中文
DOI 10.11947/j.AGCS.2016.20150491
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁希平 昆明理工大学国土资源工程学院 88 563 10.0 21.0
2 甘淑 昆明理工大学国土资源工程学院 123 358 10.0 12.0
3 李佳田 昆明理工大学国土资源工程学院 31 54 4.0 5.0
4 余莉 昆明理工大学国土资源工程学院 9 21 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
面目标
位置聚类
Voronoi图
空间障碍
评价指数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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