為有效提高坡度、坡向、山脊線,山谷線地形因素數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確率,針對數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）數(shù)據(jù)分析中存在的不確定性、多樣性、地形分布復(fù)雜性等特點,提出一種基于相對可信度的貝葉斯算法用于DEM地形分析。為刪除冗余屬性,對屬性進(jìn)行篩選,該篩選方法基于互信息的相對可信度,使用相對可信度R作為選擇的衡量標(biāo)準(zhǔn);同時,引入了相對可信度R作為權(quán)值,對傳統(tǒng)貝葉斯算法進(jìn)行改進(jìn)。以期為地形研究和考察評價提供了一種新的、可靠的預(yù)測分類方法。 

【文章來源】：金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2020,20(03)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

DEM決策分析業(yè)務(wù)流程圖

對基于相對可信度的貝葉斯算法的實際應(yīng)用情況進(jìn)行測試，在測試中將DEM地形模型中的屬性坡向、坡度以及山谷線、山脊線作為決策屬性[14]，對它們進(jìn)行不確定分析，根據(jù)分析結(jié)果對地形進(jìn)行分類測試，具體測試模型如圖2所示。3.2 時間性能測試

在DEM預(yù)測分析過程中，對基于相對可信度的貝葉斯算法和傳統(tǒng)的貝葉斯算法的時間復(fù)雜度進(jìn)行時間性能分析。為了方便兩種算法時間性能測試分析，用柱狀圖表示，如圖3所示。3.3 準(zhǔn)確率性能測試


本文編號：3547347