一种GIS缓冲区矢量生成算法及实现

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一。缓冲区生成分为点、线、面三种,其中线状目标缓冲区生成是关键和基础,线状目标缓冲区生成分为单个线状目标缓冲区多边形独立生成过程和所有线状目标缓冲区多边形重叠合并两个阶段。在缓冲区圆弧矢量生成算法思想的基础上,提出了一种新的有效的缓冲区半径旋转矢量生成算法。另外,对缓冲区生成过程中出现的特殊情况进行了处理,并应用递归方法管理和存储缓冲区边界的自相交多边形。

基于人工蜂群算法的支持向量机参数优化及应用

为了解决常用的支持向量机(SVM)参数优化方法在寻优过程不同程度的陷入局部最优解的问题,提出一种基于人工蜂群(ABC)算法的SVM参数优化方法。将SVM的惩罚因子和核函数参数作为食物源位置,分类正确率作为适应度,利用ABC算法寻找适应度最高的食物源位置。利用4个标准数据集,将其与遗传(GA)算法、蚁群(ACO)算法、标准粒子群(PSO)算法优化的SVM进行性能比较,结果表明,本文方法能克服局部最优解,获得更高的分类正确率,并在小数目分类问题上有效降低运行时间。将本文方法运用到计算机笔迹鉴别,对提取的笔迹特征进行分类,与GA算法、ACO算法、PSO算法优化的SVM相比,得到了更高的分类正确率。