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多形態河系相似度計算 版權信息
- ISBN：9787121478963
- 條形碼：9787121478963 ; 978-7-121-47896-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多形態河系相似度計算 內容簡介
本書以地圖上的多形態河系為研究對象，重點對多形態河系的流域基本單元特征、識別方法以及相似度計算方法進行研究。全書采用定量分析的方法，從全局和局部角度挖掘流域基本單元的特征規律，揭示多形態河系流域基本單元的相似性特征與差異性特征，可為河系形態識別、相似度計算提供理論依據；從多個角度構建多形態河系的描述指標，采用監督式學習方式構建顧及流域基本單元特征的GraphSAGE河系形態識別模型，靈活傳遞鄰居河段信息，有效挖掘多形態河系的潛在關聯特征，實現多形態河系的精確識別；圍繞多形態河系的典型特征構建面向多形態河系相似度計算的指標體系，采用圖傅里葉變換將兩個河系在空域的形態特征轉換到頻域內構成兩個向量，通過歐氏距離度量兩個向量的距離從而得到河系的相似度，為河系綜合質量評價提供有效依據。 本書可供地理信息相關專業的本科生、研究生閱讀，也可作為高校和科研院所相關專業教學和科研人員的參考用書。
多形態河系相似度計算 目錄
第1章 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 向量河系研究進展
1.2.1 河系特征簡介
1.2.2 河系形態識別
1.2.3 河系相似度計算
1.3 研究內容與本書組織
1.3.1 研究對象
1.3.2 研究目標
1.3.3 研究內容
1.3.4 本書組織
第2章 理論基礎
2.1 河系基本結構與特征
2.1.1 河系基本結構
2.1.2 河系特征
2.2 河系的發育與空間分布形態
2.2.1 河系的發育
2.2.2 河系的空間分布形態
2.3 圖神經網絡
2.3.1 圖論基礎
2.3.2 圖傅里葉變換
2.3.3 圖卷積運算
2.3.4 圖神經網絡學習過程
2.4 小結
第3章 多形態河系流域基本單元特征定量分析
3.1 流域基本單元提取
3.2 流域基本單元特征定量計算
3.2.1 質心距離定量計算方法
3.2.2 面積與周長、長度關聯關系定量計算方法
3.3 實驗結果和討論
3.3.1 數據準備
3.3.2 多形態河系流域基本單元全局特征
3.3.3 多形態河系流域基本單元局部特征
3.4 小結
第4章 顧及河系流域基本單元特征的圖神經網絡河系形態識別
4.1 GraphSAGE圖神經網絡
4.2 基于圖神經網絡的河系形態識別
4.2.1 河系的特征矩陣
4.2.2 河系的鄰接矩陣
4.2.3 河系的標簽向量
4.3 構建顧及河系局部流域特征的圖神經網絡
4.4 實驗結果和討論
4.4.1 數據準備
4.4.2 實驗平臺
4.4.3 河系形態識別
4.4.4 模型性能分析
4.4.5 參數敏感性分析
4.4.6 方法比較
4.5 小結
第5章 面向多形態河系相似度計算的圖傅里葉方法
5.1 空域與頻域信號比較
5.2 多形態河系相似度計算的圖傅里葉方法
5.2.1 河系數據圖結構表達
5.2.2 河系特征由空域向頻域轉換
5.2.3 多形態河系相似度計算
5.3 實驗結果和討論
5.3.1 數據準備
5.3.2 相似度結果分析
5.3.3 分析比較
5.4 小結
第6章 主要結論與研究展望
6.1 主要結論
6.2 本書創新
6.3 存在的問題及研究展望
參考文獻
展開全部
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