本文選題：KNN算法　切入點(diǎn)：案例推理　出處：《測繪學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前中小比例尺地圖中居民地選取面臨的專家制圖經(jīng)驗(yàn)難以形式化表達(dá)的問題,提出一種基于案例推理的居民地選取方法。首先,把制圖專家對(duì)居民地交互選取結(jié)果作為案例對(duì)象,挖掘居民地案例的屬性特征指標(biāo),對(duì)屬性賦值和歸一化處理;然后,采用逐步消元法對(duì)居民地最佳屬性組合進(jìn)行選擇,并構(gòu)建源案例庫;最后,采用案例推理方法,結(jié)合KNN算法,訓(xùn)練案例庫確定KNN算法的最佳K值,將新案例與源案例庫檢索匹配,得出最佳決策結(jié)果,進(jìn)而指導(dǎo)待決策居民地的自動(dòng)選取。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,該方法能夠較好地還原專家的選取意向,具有較好的抗噪聲能力,在面狀居民地自動(dòng)選取中取得了較好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to formalize the expert mapping experience in resident selection in small and medium scale maps, a case-based reasoning (CBR) based resident selection method is proposed. Taking the result of interactive selection of residents by cartography experts as the case object, mining the attribute characteristic index of the resident case, assigning the attribute and normalizing the attribute, then adopting the method of gradual elimination to select the best combination of the attributes of the resident. Finally, the case base is trained to determine the best K value of the KNN algorithm by using the case-based reasoning method and the KNN algorithm, and the best decision result is obtained by matching the new case with the source case base retrieval. The experimental results show that this method can reduce the selection intention of experts, and has better anti-noise ability, and achieves good results in the automatic selection of residents' land.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;31009部隊(duì);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41571442;41171305)~~
【分類號(hào)】：P208;P284

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本文編號(hào)：1678719