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重庆邮电大学计算机科学与技术学院中韩合作空间信息系统研究所: 作品数：69 被引量：229H指数：8; 相关作者：邓思兵徐海波葛智梁新发肖旺辉更多>>; 相关机构：南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室南京师范大学地理科学学院重庆大学土木工程学院更多>>; 发文基金：重庆市自然科学基金国家高技术研究发展计划重庆市教委科研基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球文化科学更多>>

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普适环境下的智能地理信息服务研究被引量：6: 2009年; 随着普适计算的兴起,普适环境下智能地理信息服务也得到广泛的应用,已成为地理信息系统(geograph-ical information systems,GIS)研究中的一个热点。结合普适环境中智能信息服务的特点,针对GIS自身关注的内容,提出了普适环境下智能地理信息服务的体系结构,分析了其中的关键技术,并给出了应用实例,说明了其可行性和实用性。; 魏秉铎李林胡峰; 关键词：普适计算普适环境

基于动态分区的射线跟踪加速方法被引量：5: 2010年; 射线跟踪模型在3G网络规划中存在计算效率低的问题。分析了当前各种加速方法的不足,提出一种基于动态分区的射线跟踪加速方法。该方法根据城市微小区的建筑物分布情况,动态地划分小区,大大减少了射线与建筑物求交点次数,同时解决了静态分区在复杂建筑物环境下由于分区不均匀导致射线跟踪加速效果差的问题。仿真表明,在相同预测精度下,与静态分区加速方法相比,该方法具有计算效率高的优点。; 袁正午黎意超李林沐维; 关键词：3G 射线跟踪

基于网格梯度的多密度聚类算法被引量：6: 2008年; 大多数现有的聚类算法都致力于发现任意形状、任意大小的类,但很难有效处理多密度的数据集。提出的算法利用网格聚类速度快的特点,先通过高斯平滑去除噪声,再采用网格梯度的思想找出隐藏在多密度数据集中的簇。算法在人工数据集上进行了实验,结果表明该算法能有效地去除噪声,发现多密度的簇,具有较好的聚类效果。; 夏英李克非丰江帆; 关键词：聚类算法网格

一种优化的空间连接算法被引量：1: 2011年; 空间数据库中空间连接操作是最重要、最耗时的操作之一,基于BFRJ算法研究了一种对中间连接索引优化排序的空间连接算法OBFRJ,该算法使用广度优先顺序对两棵R树进行同步遍历,对生成的中间连接索引采用了一种空间填充曲线进行排序,使得在下一层的连接时出现页错误的次数减少。实验结果表明,该算法在磁盘访问次数以及CPU代价上都要小于DFRJ和BFRJ算法。; 邹永贵徐海波梁新发杨富平; 关键词：空间数据库空间填充曲线

基于时空划分的数据流挖掘被引量：4: 2010年; 基于时空划分的思想,设计概要数据结构的在线生成算法。概要数据结构保存流数据不同时刻的分布状态,以支持离线阶段的分类、聚类和关联规则发现等数据挖掘操作。研究时间粒度、量化向量调整和子区域索引等3项内存需求控制策略,以平衡概要数据结构的内存需求和内外存之间的I/O次数。; 袁正午袁松彪; 关键词：数据流概要数据结构聚类

基于改进燃烧算法的最优路径规划被引量：1: 2009年; 针对燃烧算法在公交查询系统中求解最优路径问题的不足,以及为了更好地服务于乘客,对燃烧算法中的存储结构进行改进和优化,采用新的搜索思想并设置算法终止判断条件,提出了基于公交站点的双向燃烧搜索算法。仿真结果表明,该算法在时间、空间代价以及准确性方面均具有显著的优越性。; 邹永贵梁新发徐海波; 关键词：路径规划最短路径

雾天图像清晰化方法及应用被引量：10: 2010年; 针对雾天户外图像的退化现象,提出了一种基于大气模型的完全自适应的图像清晰化方法。该方法根据图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布,再由这个近似正态分布得到天空区域的灰度均值,同时根据灰度直方图分割出各个景物的深度区域,然后利用大气模型列方程组,可得归一化辐射率的值,从而能够实现雾天图像清晰化。实验表明,该方法对雾天退化图像的清晰化效果较好。; 葛君伟谢祥华方义秋; 关键词：大气模型

二元数据子空间聚类算法的初始化研究被引量：2: 2009年; 针对二元数据空间高维稀疏性的特点而提出的有限混合伯努利模型,能够快速寻找映射簇的模型框架;EM算法是数学模型进行参数迭代的重要方法,其算法的优劣很大程度上取决于其初始参数。对于运用EM算法来实现有限混合伯努利模型聚类算法已有许多研究,EM算法中参数的选取直接影响聚类算法的性能。引入Binning法和改变数据之间相似度测量方式、中心点的选取方式来进行初始化,从而大大减少聚类结果对初始参数的依赖,实验证明该算法是高效的、正确的。; 夏英鲁宁丰江帆; 关键词：子空间聚类 EM算法

一种改进AdaBoost算法的方法被引量：4: 2010年; 针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练时间长和训练过程中容易出现训练结果对训练样本严重收敛的问题(过训练),并提出了解决这一问题的有效方法.新方法主要将特征值和排序结果进行缓存以及对训练样本及时更新.使用该方法训练级联车牌检测器,实验结果表明,新方法较好地解决了传统AdaBoost算法中所出现的过训练和训练耗时的问题,在提高检测率的同时降低了误检率,并且训练时间缩短了50%左右.; 方义秋卢道兵葛君伟; 关键词：ADABOOST算法特征值车牌检测

邻域因子对城市土地开发强度模拟效果的影响分析——基于BP人工神经网络模拟的结果对比被引量：3: 2014年; 城市土地开发强度是衡量城市宜居以及可持续发展的重要指标.首先,以重庆市主城9区为例,以建设物投影面积占各街区土地面积的比例为土地开发强度的表征指标,在构建样本区域建筑密度及其影响因子空间数据库(ARCGIS)的基础上,采用BP神经网络构建了基于数据驱动的城市土地开发强度模拟模型;其次,通过邻域因子的选择与否检测邻域因子对开发强度仿真结果的影响;最后,利用训练好的BP神经网络对全局数据(重庆市主城9区)进行仿真,预测城市土地开发强度的时空变化.结果显示:1)BP人工神经网络方法能够较好地模拟城市土地开发强度的空间分布趋势;2)通过不同方案对比,发现当增加邻域驱动因子后,平均误差、标准差和误差精度都得到明显改善.研究表明:合理的驱动因子选择对BP人工神经网络方法仿真结果至关重要;尽管BP人工神经网络方法不能显性地反映城市集中连片区域土地开发强度与其影响因子之间的相互关系,但在数据充分的情况下,基于数据自适应的人工神经网络方法不失为土地开发强度评估的一种较好的方法.; 刘明皓陶媛夏保宝罗小波; 关键词：ARCGIS 土地开发强度建筑密度人工神经网络方法