隨著GIS技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用,人們對(duì)空間數(shù)據(jù)的需求日益增加。為了滿足人們不盡相同的各類需求,測(cè)繪各部門紛紛采集、生產(chǎn)了數(shù)量巨大、種類多樣的空間數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)受采集時(shí)間、采集手段、采集人員和比例尺等因素的影響,在數(shù)據(jù)精度、空間位置、幾何形狀、屬性信息等方面均存在較大差異,這使得“多源異構(gòu)的空間數(shù)據(jù)管理利用”成為一大難題,其中尤以空間數(shù)據(jù)集成與融合、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)更新、質(zhì)量不佳等問(wèn)題最為突出。同名實(shí)體匹配技術(shù)作為解決上述問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)之一,已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn),具有極大的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。線要素作為空間數(shù)據(jù)的主要類型,要素信息豐富、特征容易提取和描述,已成為同名實(shí)體匹配研究中最為活躍的研究方向,本文以線要素為研究對(duì)象,全面具體地總結(jié)了國(guó)內(nèi)外發(fā)展研究現(xiàn)狀,找出了已有研究存在的不足,提出了一種基于節(jié)點(diǎn)相似度的線要素匹配新方法。該方法基于空間相似性原理,以線要素特征點(diǎn)為主要研究對(duì)象,選取了拓?fù)涮卣骱蛶缀翁卣髯鳛橄嗨菩栽u(píng)價(jià)指標(biāo),利用評(píng)價(jià)指標(biāo)的相似度進(jìn)行層層約束,最后通過(guò)計(jì)算同名節(jié)點(diǎn)的空間相似值來(lái)獲取最優(yōu)匹配。為實(shí)現(xiàn)上述方法,本文主要進(jìn)行了以下幾方面內(nèi)容的研究:（1）闡述了論文的研究背... 

【文章來(lái)源】：北京建筑大學(xué)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程圖

第 2 章 線要素匹配相關(guān)理論與技術(shù)例如，親人朋友的關(guān)系并不是隨機(jī)的，人不僅與身邊的人可能成為朋友，與朋友也可能成為朋友，而且親人之間是親人，同學(xué)之間是同學(xué)，這是一種典象，小世界網(wǎng)絡(luò)很好地詮釋了這種現(xiàn)象。3.3.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)由物理學(xué)家Barabasi和Albert提出，相對(duì)于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)連接的任網(wǎng)絡(luò)具有兩種重要的特性：增長(zhǎng)性和擇優(yōu)性。增長(zhǎng)性表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)增長(zhǎng)，擇優(yōu)性表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)連接是有規(guī)律的，具體是指節(jié)點(diǎn)的度較大先連接其它節(jié)點(diǎn)的可能性。兩種網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比示意圖如圖 2-8 所示：

圖 3-5 點(diǎn)、線、面的緩沖區(qū)示意圖Fig.3-5 The buffer of point, line and area點(diǎn)緩沖區(qū)很容易構(gòu)建，對(duì)于點(diǎn)要素匹配，使用緩沖區(qū)優(yōu)化法來(lái)快速獲得候選匹配單和適用的。本文的線要素節(jié)點(diǎn)匹配過(guò)程中的緩沖區(qū)優(yōu)化過(guò)程如圖 3-6 所示：開(kāi)始待匹配數(shù)據(jù)集A中的節(jié)點(diǎn)i給定緩沖區(qū)半徑R以節(jié)點(diǎn)i為圓心，R為半徑，構(gòu)建緩沖區(qū)，記為Buffer

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于全局一致性評(píng)價(jià)的多尺度矢量空間數(shù)據(jù)匹配方法研究[D]. 翟仁健.解放軍信息工程大學(xué) 2011
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碩士論文
[1]矢量數(shù)據(jù)校正工具集的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 杜永葛.北京建筑大學(xué) 2017
[2]地理實(shí)體匹配技術(shù)研究[D]. 莊敏.東南大學(xué) 2016
[3]基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分算法的研究[D]. 徐丹丹.蘭州理工大學(xué) 2016
[4]基于節(jié)點(diǎn)相似度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的研究[D]. 王艷紅.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的城市快速路網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析及匹配研究[D]. 劉曉東.長(zhǎng)安大學(xué) 2013
[6]基于降維技術(shù)的大比例尺城市居民地匹配方法研究[D]. 黃智深.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[7]基于網(wǎng)格索引與幾何特征的多尺度面狀地理實(shí)體匹配方法研究[D]. 姚馳.南京師范大學(xué) 2012
[8]多源空間數(shù)據(jù)同名實(shí)體幾何匹配方法研究[D]. 王馨.解放軍信息工程大學(xué) 2008
[9]城市地圖數(shù)據(jù)庫(kù)合并中的面實(shí)體匹配方法研究[D]. 劉志勇.河海大學(xué) 2006
[10]基于線特征的DOM與DLG配準(zhǔn)方法的研究[D]. 王鑫.武漢大學(xué) 2005



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