基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法

发布时间：2021-10-19 23:17

　　地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。 

【文章来源】：测绘科学技术学报. 2020,37(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 基于本体属性特征的地理类别概念语义描述
    1.1 本体属性特征的确定
    1.2 本体属性特征的抽取与向量化
2 地理类别概念集的分类层次编码
3 本体属性特征与分类语义关系的转换
4 实验与分析
    4.1 目标地理类别概念集及其本体属性特征
    4.2 目标地理类别概念集的分类层次编码
    4.3 BP神经网络的训练
    4.4 评估关系转换的可靠性
    4.5 分类语义映射与分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]多源矢量空间数据融合处理技术研究进展[J]. 孙群.  测绘学报. 2017(10)

博士论文
[1]面向本体的地理信息语义自动分类研究[D]. 朱乔利.武汉大学 2015
[2]基于语义理解的地理信息分类与融合研究[D]. 李军利.武汉大学 2014



本文编号：3445788