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基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法
被引量:
2
1
作者
赵云鹏
孙群
+2 位作者
温伯威
陆川伟
孙士杰
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020年第1期84-89,共6页
地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素...
地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
分类
语义映射
本体属性
分类层次编码
语义异质
BP神经网络
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题名
基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法
被引量:
2
1
作者
赵云鹏
孙群
温伯威
陆川伟
孙士杰
机构
信息工程大学
出处
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020年第1期84-89,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41571399,41901397)。
文摘
地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。
关键词
分类
语义映射
本体属性
分类层次编码
语义异质
BP神经网络
Keywords
categories mapping
ontology attributes
classification hierarchy codes
semantic heterogeneity
BP NN
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法
赵云鹏
孙群
温伯威
陆川伟
孙士杰
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020
2
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参考文献
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