基于案例推理的居民地选取方法

发布时间：2018-03-29 00:19

  本文选题：KNN算法　切入点：案例推理　出处：《测绘学报》2017年11期

【摘要】：针对当前中小比例尺地图中居民地选取面临的专家制图经验难以形式化表达的问题,提出一种基于案例推理的居民地选取方法。首先,把制图专家对居民地交互选取结果作为案例对象,挖掘居民地案例的属性特征指标,对属性赋值和归一化处理;然后,采用逐步消元法对居民地最佳属性组合进行选择,并构建源案例库;最后,采用案例推理方法,结合KNN算法,训练案例库确定KNN算法的最佳K值,将新案例与源案例库检索匹配,得出最佳决策结果,进而指导待决策居民地的自动选取。经试验验证,该方法能够较好地还原专家的选取意向,具有较好的抗噪声能力,在面状居民地自动选取中取得了较好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to formalize the expert mapping experience in resident selection in small and medium scale maps, a case-based reasoning (CBR) based resident selection method is proposed. Taking the result of interactive selection of residents by cartography experts as the case object, mining the attribute characteristic index of the resident case, assigning the attribute and normalizing the attribute, then adopting the method of gradual elimination to select the best combination of the attributes of the resident. Finally, the case base is trained to determine the best K value of the KNN algorithm by using the case-based reasoning method and the KNN algorithm, and the best decision result is obtained by matching the new case with the source case base retrieval. The experimental results show that this method can reduce the selection intention of experts, and has better anti-noise ability, and achieves good results in the automatic selection of residents' land.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;31009部队;
【基金】：国家自然科学基金(41571442;41171305)~~
【分类号】：P208;P284

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本文编号：1678719