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基于GIS与多子群遗传神经网络模型的水位方案优选
  • ISSN号:1008-9497
  • 期刊名称:浙江大学学报(理学版)
  • 时间:2013.11.11
  • 页码:710-715
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江杭州310028, [2]浙江大学地理信息科学研究所,浙江杭州310027, [3]湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41001227);国家863计划资助项目(2007AA122182,2009AA122222);浙江省重点科技攻关计划项目(2009C33011);国家教育部博士点专项基金资助项目(200803350017);浙江省自然科学基金资助项目(Y5090130).
  • 相关项目:基于过程的土地利用时空数据增量更新机制研究
中文摘要:

多边形集合求并效率的高低,关键在于能否根据多边形的相邻程度优化求并顺序.在分析了几种常用求并算法优劣的基础上,提出了基于多级格网的多边形集合求并算法.通过构建多级格网,划分多边形集合,既缩小了多边形畸变区域的范围,也减少了一级格网的密集程度,提高了求并效率.对比实验表明,该算法可行.

英文摘要:

The efficiency of merging a set of polygons depends on the order of dissolving according to polygon prox- imity. Based on the analysis of several common union algorithm pros and cons, an union algorithm for polygon set based on multi level grid is proposed. This algorithm spilting polygon set by using multi grid not only narrows the high distortion area of data density, but also reduses the density of the first-level grid. Comparative experiments show the algorithm is more effective.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:贺贤士 张富春
  • 地址:杭州市天目山路148号
  • 邮编:310028
  • 邮箱:zdxb_l@zju.edu.cn
  • 电话:0571-88272803
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-9497
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1246/N
  • 邮发代号:32-36
  • 获奖情况:
  • 第二届中国高校精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7855