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王骁: 作品数：30 被引量：158H指数：10; 供职机构：解放军信息工程大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划河南省创新型科技人才队伍建设工程项目更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学更多>>

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利用空白区域骨架线网眼匹配多源面状居民地被引量：8: 2015年; 多源大比例尺城市地图中,同名居民地数据间往往存在较大几何位置偏差,从而增加了居民地匹配的难度和不确定性。针对这一问题,本文提出了一种利用空白区域骨架线网眼进行居民地匹配的新方法。首先,提取空白区域骨架线,并建立空白区域骨架线网眼和居民地之间的一一映射关系,将居民地匹配转换为骨架线网眼匹配;然后,根据骨架线网眼之间的相接拓扑关系构建对偶图,计算对偶图中每个节点的各项中心性指标,并利用极化变换和层次分析法建立骨架线网眼匹配模型,获取骨架线网眼匹配结果;最后,将骨架线网眼匹配结果按照映射关系进行传递,从而得到居民地匹配结果。将居民地匹配转换为空白区域骨架线网眼匹配,并对骨架线网眼进行对偶图构建和极化变换,为匹配增加拓扑约束和相对位置约束,从而弥补几何位置的较大偏差对匹配造成的影响。对比试验及分析表明本方法能够有效解决大比例尺城市地图中几何位置偏差较大的面状居民地的匹配问题。; 王骁钱海忠何海威陈竞男胡慧明; 关键词：对偶图极化变换层次分析法

顾及多特征的散列式居民地SOM聚类选取算法被引量：5: 2020年; 当前散列式居民地选取方法大多采用空间距离关系或空间分布特征等单一指标进行选取,从而难以兼顾选取前后居民地的分布范围、拓扑关系和属性信息等多方面特征的多样化整体保持。针对上述问题,提出一种顾及多特征的散列式居民地SOM聚类选取算法,该算法利用“分而选之”思想将居民地划分为外部轮廓居民地和内部普通居民地并分别进行选取。针对外部轮廓居民地的选取,采用D-P算法对外部轮廓线进行化简,并根据化简后的轮廓线得到外部轮廓居民地的选取结果。针对内部普通居民地的选取,首先基于SOM神经网络对其进行聚类,记录各居民地距离其最近聚类中心的初始距离值;然后利用居民地分布密度、一阶邻近度和居民地等级3个特征因素作乘积构造联合参数并与初始距离值相乘,得到居民地最终与其最近聚类中心的距离值;根据此距离值和选取比例决定内部居民地是否被选取。实验和对比分析表明,该算法提出的顾及多特征和对内外居民地分别进行选取的策略,能较大程度保持选取前后居民地的分布密度、拓扑结构和外部轮廓,并且选取结果能体现出居民地的中心度和个体重要性差异。; 钟吉钱海忠王骁郭漩赵钰哲任政广; 关键词：SOM神经网络

基于图神经网络的多尺度网状河系分类匹配方法: 2025年; 多尺度网状河系匹配是水系数据集成、融合与更新的重要组成部分。鉴于现有网状河系匹配方法未对匹配模式进行预先识别,并缺乏针对性的匹配策略,本文提出基于图神经网络的多尺度网状河系分类匹配方法。首先,将大比例尺网状河系构建为图结构,将其与小比例尺河系之间的匹配模式作为节点的标注,并计算节点特征;然后,利用图神经网络对节点特征进行采样和聚合,建立起河段特征与匹配模式之间的映射关系;最后,根据河系中各河段的匹配模式类别,对其采取相应的匹配策略。试验结果表明,本文方法有效提高了网状河系的匹配精度,具备较好的理论与应用价值。; 黄哲琨钱海忠蔡中祥王骁王俊威孔令辉

面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法被引量：15: 2013年; 大比例尺城市居民地是变化最为活跃的要素之一,因其形态复杂多样,数据量密集,匹配过程复杂,成为空间数据匹配的重点。面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法首先把大比例尺面状居民地转化为能够反映其主要轮廓特征的骨架线;其次,把骨架线转化为更易于表达其形态特征的几何形态数据,并对其进行插值计算;第三,对几何形态数据采用傅里叶变换,获取匹配双方骨架线之间的相关系数;最后,通过相关系数来判断双方骨架线之间是否满足匹配条件,从而得到骨架线所对应居民地的匹配结果。通过等级化处理,把2维面状居民地转化为1维骨架线,有效降低了空间数据的复杂性,并可把许多线要素匹配的方法引入进来;把骨架线转化为几何形态数据,并采用傅里叶变换进行形态计算,线要素的几何形态相似性分析得到显著增强,提高了数据匹配的准确率。通过试验验证及对比分析,证明了本方法的有效性和科学性。; 黄智深钱海忠钱海忠郭敏王骁; 关键词：居民地等级化骨架线傅里叶变换相关系数

采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法被引量：11: 2016年; 针对道路化简后可能导致要素间空间关系前后不一致的问题,提出了一种采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法。首先,以弯曲为单元分析道路化简前后弯曲的形态变化规律,对化简过程产生的要素间空间冲突类型进行了归纳和总结;其次,基于道路弯曲与要素之间的空间关系,提出了相应的冲突判别规则;最后,利用弯曲化简的可控性和弯曲组的间接化简策略实现对化简冲突的避免。试验表明,该方法能有效地识别和避免道路化简产生的空间冲突,确保化简前后道路与其他要素空间关系的一致性。; 何海威钱海忠王骁胡慧明陈竞男; 关键词：制图综合

采用决策树算法进行居民地自动综合研究(长摘要): 借鉴人工智能领域的机器学习研究成果，本文提出一种采用决策树算法进行居民地智能选取的新方法.该方法将制图专家对居民地交互式综合的结果作为参照，对其进行结构化描述并构建和转化为案例库；然后，采用决策树算法对案例库中的案例进行...; 何海威钱海忠刘闯王骁; 关键词：居民地决策树

道路网层次骨架控制的道路选取方法被引量：22: 2015年; 提出了基于路网层次骨架控制的道路自动选取方法。首先,该方法以stroke为单位,利用中介中心性值对stroke进行层次结构划分;其次,采用结构特征识别完善道路层次骨架;第三,基于层次骨架间的连通关系建立逐层传递的stroke重要性计算模型;最后,通过该计算模型自上而下的逐层计算,得到stroke重要性,并据此完成道路网选取。采用3种典型道路网数据,对本方法与其他主要常规stroke选取方法进行对比,试验结果表明本方法不但对语义的依赖性极低,同时消除了中介中心性在评价道路重要性时对边缘道路的不利影响,在保持道路网整体结构和层次性上有较为明显的优势,可适用于各种形态的道路网选取。; 何海威钱海忠刘海龙王骁胡慧明; 关键词：制图综合 STROKE

利用层次骨架线进行中大比例尺居民地形状相似性评价: 2025年; 针对当前大部分居民地形状相似性度量方法不能兼顾居民地整体特征和局部差异的局限,提出一种基于层次骨架线的居民地形状相似性评价方法。该方法以降维为基本思想,能充分考虑待度量居民地的主体特征和细节差异。先以象征性和形态概括性这两个特点为依据,以某区域OSM(Open Street Map)矢量面数据为例,构建一批分别对应于3个不同构型待度量居民地目标的模板;再分别对目标和模板提取层次骨架线并建立骨架线缓冲区,进一步依据骨架线的层次特性来计算二者的主体相似度、细节相似度和综合相似度。实验结果表明,该方法能对来自不同中大比例尺地图的构型相同或接近、面积差异较大的待度量居民地和模板同时进行层次和整体相似性度量。; 任政广钱海忠王骁赵钰哲陈国庆陈月; 关键词：居民地降维化简

“请进来,我主导”网络教学模式实践探索: 2022年; 针对疫情期间的网络课程教学,本文提出了一种“请进来,我主导”的网络教学模式,并进行了初期的尝试与实践。该教学模式的主要思路是将校外交叉学科的专家学者请进网络课堂,在主讲老师的整体把控下,开展教学活动,在保证授课质量的基础上,通过融入交叉学科的新视角带动老师和学生对本专业课程的新思考。该模式充分发挥了网络教学的优势和潜力,调动了学生的学习兴趣和热情,拓展了学生的知识面。从学生和督导专家的反馈意见得出,这种教学模式能够充分体现“以学生为主体,以教师为主导”的教学理念,初步取得了较好的教学效果。; 徐青武蓓蓓马京振郭文月王骁邢志鹏; 关键词：网络教学教学模式教学督导学科融合

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法被引量：9: 2016年; 现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。; 刘闯钱海忠王骁何海威陈竞男; 关键词：信息传递

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