线要素化简及参数自动设置的案例推理方法

发布时间：2021-11-06 16:26

　　目前,线要素化简的人机协同机制研究得较少,化简算法的选择以及参数设置依赖于人工反复修正,影响了算法的易用性。针对该问题,提出了通过案例进行类比推理得到线要素化简算法及参数的寻优方法。该方法采用案例推理（case-based reasoning,CBR）思想,计算机参考专家化简案例,通过相似性评价指标和参数寻优策略对参数候选集进行类比推理,自动筛选出与案例同一类区域和比例尺下的线要素化简算法及参数的最佳设置,从而省去制图员不断试错的繁琐过程。实验结果表明,该方法能够自动得到算法和参数的最优组合,化简结果与已有成果数据吻合度较高,能够有效地提高参数设置的效率和准确性,降低化简算法工具的使用难度。 

【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2020,45(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

基于人工判断的算法选择及其参数设置

本文提出的采用CBR的线化简算法及参数自动设置方法的原理可以简单概括为：制图员预先进行少量的化简（或者提供少量的化简案例）作为参照，计算机在参数候选集内不断地对同一线要素进行化简，通过相似性评价指标和参数寻优策略实现基于参照案例的类比推理，即自动筛选出与案例化简效果吻合度最高的算法和参数的组合。算法流程如图2所示，案例的类比推理替代了图1中人工反复修正参数的过程，并且参数的设置由制图员预先提供化简案例决定，更加符合特定制图任务的需求。实现该方法的3个关键性步骤为：（1）案例的记录（自动获取）；（2）面向案例类比推理的化简效果评估；（3）算法及参数的案例类比寻优。

式中，C表示案例；I表示化简环境的元数据，记录所提供案例的化简环境信息，包括地图用途、制图区域类型、原始比例尺、目标比例尺以及相关专题需求；O={OL1,OL2…OLm}表示化简前线要素的集合；R={RL1,RL2…RLm}表示化简后线要素的集合；f表示算法化简结果ALi与案例结果RLi的相似性计算函数，用于评价化简程度是否符合预期。在实际的案例数据管理中，化简案例数据由单个线要素案例组成，其主体是一对化简前后矢量线状要素数据（OLi,RLi），如图3所示。由图3可以看出，制图员对该线要素上的节点进行了一定程度的取舍，以制图员手动化简结果为参照案例，自动匹配不同算法及参数设置下的最相似化简结果，即可实现将“隐藏化简信息”转化为算法和参数最优设置的目的。

【参考文献】：
期刊论文
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[6]道路网智能选取的案例类比推理法[J]. 郭敏,钱海忠,黄智深,何海威,刘海龙.  测绘学报. 2014(07)
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本文编号：3480150