公开(公告)号：CN105808689A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610119650.7

申请日：2016-03-03

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈占龙 ,  徐永洋 ,  龚希 ,  叶文 ,  张丁文

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F16/29 ,  G06F17/2785 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于人工神经网络的水系实体语义相似性度量方法，从本体概念属性出发，针对语义的特征采用基于人工神经网络的空间实体语义相似性度量模型，该模型通过统计得到专家样本数据，以每组特征相似度作为神经网络输入参数，以专家给出的实体语义相似度作为预计输出参数，通过训练得到转换矩阵，用之计算需要度量的实体语义相似性。

公开(公告)号：CN106446000A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610604355.0

申请日：2016-07-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈占龙 ,  谢忠 ,  吴亮 ,  张丁文 ,  徐永洋 ,  龚希 ,  叶文 ,  朱榕榕

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/29

Abstract: 本发明涉及属地理信息科学领域，具体涉及一种基于边界交互的区组合拓扑相似性度量方法,其包括以下步骤：在区边界交互的拓扑关系基础上，通过分析复杂实体间的拓扑关系得到它们的边界交互记录，并将交互记录转换成为二进制序列，从而实现将相似性评估转换为序列校准过程；使用CR和CP分别代表参照区组合和候选区组合,然后通过设置维数序列和细节序列相似度的权重来计算参照区组合CR和候选区组合CP的拓扑相似度。本发明具有以下优点：1)、能够较好的区分复合空间对象之间的拓扑关系及其相似性的差异。2)、更加直观地为用户提供多种可能的结果。

公开(公告)号：CN105893703B

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201610268365.1

申请日：2016-04-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈占龙 ,  谢忠 ,  吴亮 ,  胡宗哲 ,  徐永洋 ,  龚希 ,  叶文

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明提供了一种基于多边形的城市道路网主干道选取方法，首先以OSM地图数据作为数据源并进行处理生成区要素；利用紧凑度、宽度、复杂度和圆形度这四个形状描述子组成一个四维向量对生成的区要素道路网数据中的多边形进行描述，同时标记出颗粒型多边形并进行提取；使用非线性SVM分类方法将得到的四维向量进行分类，经过分类后提取出对应的多边形。将提取出的颗粒型多边形和SVM分类后的多边形合并为种子多边形。本发明提出了更能有效描述主干道多边形的形状描述子，分别对不同形态特征的主干道多边形进行处理，最后，基于道路网多边形间的拓扑特征对经过支持向量机提取的种子多边形做进一步处理得到最终主干道多边形。

公开(公告)号：CN105893703A

公开(公告)日：2016-08-24

申请号：CN201610268365.1

申请日：2016-04-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈占龙 ,  谢忠 ,  吴亮 ,  胡宗哲 ,  徐永洋 ,  龚希 ,  叶文

IPC: G06F17/50

CPC classification number: G06F17/509

Abstract: 本发明提供了一种基于多边形的城市道路网主干道选取方法，首先以OSM地图数据作为数据源并进行处理生成区要素；利用紧凑度、宽度、复杂度和圆形度这四个形状描述子组成一个四维向量对生成的区要素道路网数据中的多边形进行描述，同时标记出颗粒型多边形并进行提取；使用非线性SVM分类方法将得到的四维向量进行分类，经过分类后提取出对应的多边形。将提取出的颗粒型多边形和SVM分类后的多边形合并为种子多边形。本发明提出了更能有效描述主干道多边形的形状描述子，分别对不同形态特征的主干道多边形进行处理，最后，基于道路网多边形间的拓扑特征对经过支持向量机提取的种子多边形做进一步处理得到最终主干道多边形。