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    基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法

    叶亚琴 万波 陈波

    叶亚琴, 万波, 陈波, 2010. 基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法. 地球科学, 35(3): 385-390. doi: 10.3799/dqkx.2010.044
    引用本文: 叶亚琴, 万波, 陈波, 2010. 基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法. 地球科学, 35(3): 385-390. doi: 10.3799/dqkx.2010.044
    YE Ya-qin, WAN Bo, Chen Bo, 2010. The Fuzzy Match Algorithm between Area Object Considering Associated Area Similarities. Earth Science, 35(3): 385-390. doi: 10.3799/dqkx.2010.044
    Citation: YE Ya-qin, WAN Bo, Chen Bo, 2010. The Fuzzy Match Algorithm between Area Object Considering Associated Area Similarities. Earth Science, 35(3): 385-390. doi: 10.3799/dqkx.2010.044

    基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法

    doi: 10.3799/dqkx.2010.044
    基金项目: 

    国家重点“863”项目 2007AA12Z204

    国家重点“863”项目 2007AA120503

    详细信息
      作者简介:

      叶亚琴(1979-),女,讲师,主要从事空间数据库增量更新研究.E-mail:yeyaqin@126.com

    • 中图分类号: TP214

    The Fuzzy Match Algorithm between Area Object Considering Associated Area Similarities

    • 摘要: 空间目标匹配是空间数据库增量更新的第一步,也是关键一步.研究了基于空间目标匹配的变化信息的获取算法.通过研究空间数据中存在的不确定性问题,提出将模糊理论引入到空间目标匹配算法中.重点研究如何用模糊的方法解决空间目标匹配问题,并以面实体为例说明了具体匹配过程,提出了基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法.该算法利用成分关联区域的度量因子,确定模糊拓扑关系隶属度矩阵,进而量化隶属度矩阵,最终确定模糊拓扑关系分类.算法综合利用了图幅索引、成分关联因子等进行优化,简化计算复杂度,提高了算法效率.

       

    • 图  1  空间目标匹配的分类

      Fig.  1.  The kinds of spatial objects match

      图  2  成分关联区域(a)和其形状(b)

      Fig.  2.  Associated area (a) and its shape (b)

      图  3  基于CAAS-FMA分类的面实体匹配算法的步骤

      Fig.  3.  The steps of the match algorithm between area object considering associated area similarities

      图  4  因实体合并产生的N∶1(a)和因实体分割产生的1∶N(b)匹配结果

      Fig.  4.  The result of N∶1 match which caused by objects'combination (a) and 1∶N match which caused by objects'split (b)

      表  1  实体匹配检验数据说明(1996-1997)

      Table  1.   The introduction to the data used in the test of objects match

      源类名 比较类名 实体总数 匹配耗时 差异实体个数
      DLTB1996 DLTB1997 1 728 5 s 20
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    出版历程
    • 收稿日期:  2010-01-15
    • 刊出日期:  2010-05-01

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