POI点要素空间邻近图质量评价——以Delaunay三角网和缓冲区构建方法为例

为有效促进地理空间数据邻近关系的快速构建与语义表达,基于结构、数量、空间、性能等多重视角,提出结合图结构分析、度频率分析、可视分析、推理性能分析的空间邻近图评价方法,并利用Delaunay三角网和缓冲区两种方法进行上海市交通服务设施POI点要素空间邻近图构建与质量评价。结果表明,相比缓冲区方法,基于Delaunay三角网构建的空间邻近图具有如下优势:①在结构方面,规模小、图上节点聚集程度低、冗余邻近关系少;②在数量方面,邻近关系数量少且集中、局部邻近关系冗余度低;③在空间方面,邻近关系数量与POI空间分布情况相关性强;在性能方面,推理效率稳定。该方法能对空间邻近图进行全面评价,可为地理空间知识图谱构建过程中邻近关系建立方法的选择提供参考。

无线网络邻近图综述

网络拓扑结构可由邻近图表述,定义其为一个包含点集V和边集E的图,某有向边(u,v)属于该图当且仅当点v位于点u的邻城内,这个邻域是在某事先定义的邻近测度作用下产生的.回顾了迄今为止一些重要图结构,内容主要集中在5个方面,包括邻近图的定义或概念、构造算法、图例、隶属关系、拓扑参数,还谈到进一步的研究方向.

基于邻近图的点群层次聚类方法的研究

空间聚类是点状空间目标群在地图综合中必须解决的问题。分析点群的几种常用邻近图的特征及其层次关系,并基于原始的点集合生成的DT构建相应的GG,UG,MST和NNG,然后在所选择的密度适应性约束、距离适应性约束和偏差适应性约束这三种条件下,利用所生成的邻近图进行了点群的层次聚类。研究并改进现有的点状空间目标群的无监督层次聚类方法,并通过实例验证该算法的可行性。

基于邻近图拓扑构造算法的仿真设计

无线传感器网络技术在当今社会的应用日趋广泛.拓扑控制目前来看是无线传感器网络范围的研究重点之一.基于此,对无线传感器网络以及拓扑控制的概念、研究现状以及研究意义的探析,同时对基于邻近图的主流拓扑控制算法进行了总结.通过OMNET++软件仿真建模,设计出基于DRNG与DLSS拓扑控制算法的网络模型,同时提出改进和优化.实验结果显示,构建的合理拓扑算法通过控制节点的功率,可以减少了节点能耗,延长网络生命周期,从而能够提高MAC(media access control)协议和路由协议的工作效率.

基于邻近图的道路网络特征分析

基于邻近图理论针对北京道路网络数据并结合道路网络特征参数进行了试验分析,进而研究了北京道路网络特征。结果表明,相关邻近图能较好地反映北京道路网络特征,基于邻近图分析道路网络特征为道路网络分析提供了理论支撑。

基于Voronoi K阶邻近图的半监督学习自动图像标注

在为自动图像标注构建相似图的过程中,针对传统的方法是基于图像间的视觉相似性,其没有考虑到数据集中某个子数据集内的结构信息这一问题,提出一种基于Voronoi k阶邻近图的半监督学习自动图像标注方法。该方法充分考虑Voronoi k阶邻近图能很好地表达空间目标的影响区域以及可以方便地进行空间邻近的描述与推理的特性,将特征空间内的图像数据点分布信息融合到点对间的相似度量表示中,利用未标注样本挖掘图像特征的内在规律,然后把半监督学习的方法和多标记学习有效结合起来,从而达到对图像进行自动标注。实验结果表明,提出的标注方法可行,同时标注结果与传统的标注方法相比得到了明显改善。

利用k阶空间邻近图的空间层次聚类方法

分析了图斑k阶邻近图的特征及其层次关系,并根据k阶空间邻近图对层次聚类方法进行改进,不但使得聚类的时空信息的结合灵活有效,而且降低了算法的时空复杂度。实验证明,基于k阶空间邻近图的层次聚类具有较好的空间聚类效果。

基于最小生成树的图像分割

基于最小生成树思想,给出了一种利用改进的最小生成树进行图像分割的方案,减少了最小生成树的构建过程,对初分割的结果利用NNG算法进行合并。该方案节约了分割时间,并且对分割后的图像进行了有效的合并,达到了较好的分割效果。

基于KNN图的空间离群点挖掘算法

空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况,提出一种基于K-最邻近(KNN)图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图,将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值,利用裁边策略去掉权值较高的边,从而识别出空间离群点和离群区域。实验结果表明,该算法的时间性能优于POD算法。

图像匹配的物体空间关系推理表达

物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。

一种利用图进行图像分割的高效方法

利用图像的图表示定义了一个衡量区域间边界存在性的谓词函数,在此基础上给出了一种运行时间与图中边的数目成近似线性,实际效果良好的有效图像分割方法。方法具有在高可变性区域时忽略细节,在低可变性图像区域时保存细节的能力.

一种基于k近邻图的稀有类检测算法

稀有类检测的目标是为无类别标签的数据集中的每个类,特别是仅含少量数据样本的稀有类,寻找到至少一个数据样本以证明数据集中存在这些类.该技术在金融欺诈检测及网络入侵检测等现实问题中具有广泛的应用场景.但是,现有的稀有类检测算法往往存在以下问题:(1)时间复杂度比较高;或(2)对原始数据集需要一定的先验知识,如数据集中各类数据样本所占比例等.提出了一种基于k邻近图的无先验快速稀有类检测算法KRED,通过利用稀有类数据样本在小范围内紧密分布所造成的与周边数据分布的不一致性来定位稀有类.为此,KRED将给定数据集转化为k邻近图,并计算图中各顶点入度和边长的变化.最后,将以上变化最大的顶点对应的数据样本作为稀有类的候选样本.实验结果表明:KRED有效提高了发现数据集中各个类的效率,明显缩短了算法运行所需时间.

一种支持向量聚类的快速算法

为了降低支持向量聚类 (SupportVectorClustering ,SVC)的运算复杂性 ,基于Yang等提出的邻近图法 ,用Mercer核来表达Hilbert空间中的Euclidean距离 ,以此作为边的权重度量来生成最小生成树 (MinimumSpanningTree ,MST) ,并只对MST的主干进行SVC连接运算 .文中还定义了不相容性度量 ,并将其作为SVC连接运算中边的选择依据 .试验证明 ,改进后算法的运行速度及聚类效果均优于邻近图法 ,特别是对大数据集的处理具有明显的优势 ,且具有一定的抗噪能力 .

无线传感器网络中一种具有稳定链路的鲁棒可调拓扑算法

该文针对传感器网络中无线链路的不稳定性问题,基于r邻居图模型提出一种具有稳定链路的鲁棒可调拓扑控制算法RAWSL(Robust Adjustable with Steady Links)。算法以接收信号强度阈值作为链路判断条件,有效地避免了网络中不稳定链路存在的可能性,并能够通过调整参数r取值满足不同网络的需求。实验结果表明,RAWSL算法不仅能够确保全网络的连通,还具有鲁棒性高和时延较低的特点。

基于马尔可夫链的传感器网络空间相关性数据预测算法

如何在降低计算复杂度的同时提高数据预测的精度,是传感器网络数据预测研究中亟需解决的问题之一。针对目前主流的时间相关性数据预测算法在数据波动大时预测精度低的问题,引入Delaunay三角形邻近图来度量网络中监测数据的空间相关性,并提出基于马尔可夫链的空间相关性数据预测算法。实验表明,该算法可以在数据波动不规律的情况下提高数据预测精度,减少网络中数据传输量。

基于移动传感器网络的节能目标跟踪

首先证明最小化移动传感器网络的目标跟踪能耗是NP完全问题,并基于邻近图理论提出一种近似最优的分布式引导跟随算法.每一时刻离目标预测位置中心较近的节点引导较远处节点向中心移动,逐步覆盖目标下一时刻可能在的区域,整个网络在跟踪全程保持连通.证明该算法的节点运动能耗在数值上逼近最小能耗.仿真结果进一步验证了该方案的有效性.

节点密度对优化Ad Hoc网络生存期的影响的研究

节点密度会限制拓扑控制策略对Ad Hoc网络生存期的有效优化范围.通过推导节点密度决定下的拓扑控制力的饱和状态趋向约束条件,阐述了节点密度与网络生存期的优化程度及拓扑控制性能分析之间的关系.通过实验仿真验证发现,在Ad Hoc网络中,通过平均度约束的拓扑控制确实可以延长网络生存期;而且,在节点密度的制约下,拓扑控制策略对网络生存期的优化将会达到饱和.

一种新型的基于地理位置信息的Ad Hoc路由算法

提出了一种适用于无线Ad Hoc网络的路由算法GLFCFR(G reedy and Local F in ite C lose FaceRouting),该算法以RNG(Relative Ne ighborhood G raph)图作为无线网络的拓扑结构,利用节点中存储的邻节点位置信息和网络局部有限闭平面上的节点位置信息实现了数据分组的转发.随着网络中节点数的增加以及节点移动性的增强,该路由算法具有良好的可扩展性和适应性,通过仿真可看出GLFCFR算法在路由分组开销和数据分组的成功传输率方面具有良好的性能.

传感器网络中基于LQI均值的功率控制方法

邻近图的功率控制方法是传感器网络拓扑控制中的一个重要研究方向。对比分析了PRR，RSSI和LQI等几种链路质量衡量指标的优劣，将LQI均值作为邻近图中邻节点的距离度量，构造链路质量邻近图LQPG，并对所构造的链路质量邻近图进行了仿真实验。结果表明，LQPG有着较低的平均节点度，在链路变化情况下，网络有着较低的平均功率，从而有效地延长了网络的生存期。

基于SuperMap GIS的道路网络特征分析

道路网络特征分析是进行交通网络分析的基础,本文基于SuperMap GIS分析了道路网络特征,其中包括网络统计特征、网络中心性等网络特征,并以北京市道路网络数据为例进行了实验分析,实验结果表明SuperMapGIS是研究道路网络特征分析的重要计算平台。