目前,線要素化簡(jiǎn)的人機(jī)協(xié)同機(jī)制研究得較少,化簡(jiǎn)算法的選擇以及參數(shù)設(shè)置依賴于人工反復(fù)修正,影響了算法的易用性。針對(duì)該問(wèn)題,提出了通過(guò)案例進(jìn)行類比推理得到線要素化簡(jiǎn)算法及參數(shù)的尋優(yōu)方法。該方法采用案例推理（case-based reasoning,CBR）思想,計(jì)算機(jī)參考專家化簡(jiǎn)案例,通過(guò)相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)和參數(shù)尋優(yōu)策略對(duì)參數(shù)候選集進(jìn)行類比推理,自動(dòng)篩選出與案例同一類區(qū)域和比例尺下的線要素化簡(jiǎn)算法及參數(shù)的最佳設(shè)置,從而省去制圖員不斷試錯(cuò)的繁瑣過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠自動(dòng)得到算法和參數(shù)的最優(yōu)組合,化簡(jiǎn)結(jié)果與已有成果數(shù)據(jù)吻合度較高,能夠有效地提高參數(shù)設(shè)置的效率和準(zhǔn)確性,降低化簡(jiǎn)算法工具的使用難度。 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2020,45(03)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

基于人工判斷的算法選擇及其參數(shù)設(shè)置

本文提出的采用CBR的線化簡(jiǎn)算法及參數(shù)自動(dòng)設(shè)置方法的原理可以簡(jiǎn)單概括為：制圖員預(yù)先進(jìn)行少量的化簡(jiǎn)（或者提供少量的化簡(jiǎn)案例）作為參照，計(jì)算機(jī)在參數(shù)候選集內(nèi)不斷地對(duì)同一線要素進(jìn)行化簡(jiǎn)，通過(guò)相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)和參數(shù)尋優(yōu)策略實(shí)現(xiàn)基于參照案例的類比推理，即自動(dòng)篩選出與案例化簡(jiǎn)效果吻合度最高的算法和參數(shù)的組合。算法流程如圖2所示，案例的類比推理替代了圖1中人工反復(fù)修正參數(shù)的過(guò)程，并且參數(shù)的設(shè)置由制圖員預(yù)先提供化簡(jiǎn)案例決定，更加符合特定制圖任務(wù)的需求。實(shí)現(xiàn)該方法的3個(gè)關(guān)鍵性步驟為：（1）案例的記錄（自動(dòng)獲取）；（2）面向案例類比推理的化簡(jiǎn)效果評(píng)估；（3）算法及參數(shù)的案例類比尋優(yōu)。

式中，C表示案例；I表示化簡(jiǎn)環(huán)境的元數(shù)據(jù)，記錄所提供案例的化簡(jiǎn)環(huán)境信息，包括地圖用途、制圖區(qū)域類型、原始比例尺、目標(biāo)比例尺以及相關(guān)專題需求；O={OL1,OL2…OLm}表示化簡(jiǎn)前線要素的集合；R={RL1,RL2…RLm}表示化簡(jiǎn)后線要素的集合；f表示算法化簡(jiǎn)結(jié)果ALi與案例結(jié)果RLi的相似性計(jì)算函數(shù)，用于評(píng)價(jià)化簡(jiǎn)程度是否符合預(yù)期。在實(shí)際的案例數(shù)據(jù)管理中，化簡(jiǎn)案例數(shù)據(jù)由單個(gè)線要素案例組成，其主體是一對(duì)化簡(jiǎn)前后矢量線狀要素?cái)?shù)據(jù)（OLi,RLi），如圖3所示。由圖3可以看出，制圖員對(duì)該線要素上的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了一定程度的取舍，以制圖員手動(dòng)化簡(jiǎn)結(jié)果為參照案例，自動(dòng)匹配不同算法及參數(shù)設(shè)置下的最相似化簡(jiǎn)結(jié)果，即可實(shí)現(xiàn)將“隱藏化簡(jiǎn)信息”轉(zhuǎn)化為算法和參數(shù)最優(yōu)設(shè)置的目的。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3480150