發(fā)布時(shí)間：2017-09-17 05:15

  本文關(guān)鍵詞：聚類分析算法在測(cè)繪成果質(zhì)檢綜合服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著地理信息產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展,結(jié)合新一代測(cè)繪技術(shù)裝備的發(fā)展,積累的地理信息數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富。面對(duì)海量的地理信息數(shù)據(jù),如何從海量數(shù)據(jù)中獲取到有用的信息從而提高數(shù)據(jù)的利用效率成為地理信息產(chǎn)業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。除此之外,提高對(duì)測(cè)繪成果數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查與管理的效率,不僅是測(cè)繪行業(yè)發(fā)展的要求,也是測(cè)繪成果更好地服務(wù)相關(guān)行業(yè)的前提保證。本文是在測(cè)繪成果質(zhì)檢綜合服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)上,研究聚類分析算法在系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性與有效性,主要研究?jī)?nèi)容包含以下幾個(gè)方面：1.基于測(cè)繪成果質(zhì)檢系統(tǒng)的抽樣檢查方案研究。通過(guò)對(duì)質(zhì)檢系統(tǒng)的系統(tǒng)框架與功能分析,研究測(cè)繪成果的抽樣檢查方法,進(jìn)一步分析了分層抽樣方法在批成果抽樣檢查中的優(yōu)勢(shì)。2.基于聚類分析算法的分層抽樣方案研究。結(jié)合測(cè)繪成果數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的特點(diǎn),針對(duì)質(zhì)檢系統(tǒng)中批成果樣本選取的問(wèn)題,設(shè)計(jì)基于聚類分析算法的分層抽樣方案。本文選擇K-Means算法對(duì)批成果進(jìn)行聚類分層,然后在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣與聚類分層抽樣的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示,相比簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法,聚類分層抽樣方法在批成果抽樣檢查中更具優(yōu)勢(shì)性。3.基于ArcEngine的檢查點(diǎn)抽樣程序開發(fā)。本文利用ArcEngine技術(shù),結(jié)合聚類分層抽樣方法與C#語(yǔ)言進(jìn)行檢查點(diǎn)抽樣程序的開發(fā)。經(jīng)實(shí)例數(shù)據(jù)測(cè)試,該程序運(yùn)行良好,且達(dá)到了預(yù)期實(shí)驗(yàn)效果。
【關(guān)鍵詞】：測(cè)繪成果質(zhì)檢系統(tǒng) 聚類分析算法 抽樣 空間數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• abstract9-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景與意義14-15
• 1.2 主要研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 第二章 測(cè)繪成果質(zhì)檢系統(tǒng)的研究分析18-32
• 2.1 測(cè)繪成果質(zhì)檢綜合服務(wù)系統(tǒng)概述18-21
• 2.1.1 測(cè)繪成果數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查系統(tǒng)開發(fā)背景18-19
• 2.1.2 質(zhì)檢系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架19-21
• 2.2 質(zhì)檢系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊21-24
• 2.2.1 地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)22-23
• 2.2.2 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)23
• 2.2.3 屬性數(shù)據(jù)庫(kù)23-24
• 2.2.4 元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)24
• 2.3 質(zhì)檢系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查模塊24-31
• 2.3.1 測(cè)繪成果檢查的質(zhì)量元素24-25
• 2.3.2 抽樣檢查的基本概念25-29
• 2.3.3 測(cè)繪成果抽樣檢查方法研究29-31
• 2.4 章節(jié)小結(jié)31-32
• 第三章 基于聚類分析算法的分層抽樣方案研究32-50
• 3.1 聚類分析算法的研究與選擇32-39
• 3.1.1 空間數(shù)據(jù)挖掘的基本概念32-35
• 3.1.2 聚類分析算法的研究35-37
• 3.1.3 K-Means算法的研究37-39
• 3.2 測(cè)繪成果數(shù)據(jù)抽樣檢查方案的設(shè)計(jì)39-41
• 3.2.1 抽樣的基本過(guò)程39-40
• 3.2.2 基于聚類算法的分層抽樣方案設(shè)計(jì)40-41
• 3.3 基于聚類分析算法的空間抽樣方案的模擬實(shí)驗(yàn)41-49
• 3.3.1 基于matlab的模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)41-42
• 3.3.2 基于聚類分析算法的分層抽樣方案有效性研究結(jié)果分析42-49
• 3.4 章節(jié)小結(jié)49-50
• 第四章 聚類分層抽樣方法在質(zhì)檢系統(tǒng)中的應(yīng)用50-59
• 4.1 應(yīng)用實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備50-54
• 4.1.1 質(zhì)檢系統(tǒng)的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)50-53
• 4.1.2 ArcEngine平臺(tái)介紹53-54
• 4.2 基于ArcEngine的聚類分層抽樣方案的實(shí)現(xiàn)54-58
• 4.2.1 基于聚類分層抽樣法的檢查點(diǎn)選取模塊開發(fā)54-56
• 4.2.2 模擬抽樣測(cè)試56-58
• 4.3 小結(jié)58-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-60
• 5.1 總結(jié)59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況64

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7 陳亞嶺;吳建軍;戚重;;河南省測(cè)繪局測(cè)繪成果應(yīng)用及取得的成就[A];全國(guó)測(cè)繪科技信息網(wǎng)中南分網(wǎng)第二十一次學(xué)術(shù)信息交流會(huì)論文集[C];2007年

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4 關(guān)梅邋張慶濤;陜西局測(cè)繪成果管理邁上新臺(tái)階[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2007年

5 記者 趙應(yīng)繁;湖北出臺(tái)測(cè)繪成果管理辦法[N];地質(zhì)勘查導(dǎo)報(bào);2007年

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8 楊彬鏞邋陶燕;浙江制定測(cè)繪成果應(yīng)急提供管理辦法[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2008年

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