针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提...针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法。该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化。根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)进行点云分割。最后将处理后的点云数据进行优化处理,并将建筑物单体化簇类进行提取,得到单体化建筑物点云。结果表明:提取的建筑物点云数量正确率为97.36%,轮廓边长的中误差为0.077,可以有效地提取出建筑物点云并将其单体化。展开更多
为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with n...为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的邻域查询冗余和参数敏感问题,并在传统船舶轨迹聚类特征的基础上引入水域环境、轨迹线型和时隙特征来分层建立轨迹相似性度量指标,最终实现轨迹的逐层递进聚类。以厦门港及其附近水域的AIS数据验证算法的有效性,检验结果表明:船舶轨迹由算法聚类为9簇;簇内动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离均值为5.199,簇间DTW距离均值为18.032;聚类结果符合实际的船舶交通流情况,聚类准确率为91.50%。可见,提出的算法相比其他常用的轨迹聚类算法能更有效地辨识轨迹地理分布和船舶运动特征的异同,更容易发现隐蔽的轨迹簇。由提出的算法聚类的同簇轨迹,其船舶运动特性更相似,聚类结果可为船舶交通流特性分析及船舶行为模式识别等提供典型的轨迹样本。展开更多
多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东...多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东为例,结合社交媒体腾讯用户密度(Tencent user density,TUD)数据集,通过具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)聚类算法与局部密度峰值计算法提取时空相似性轨迹区域,进而簇类分成一系列热点区域,获得不同时间粒度、不同空间尺度下的出行轨迹规律特征。这能够实现在不同空间尺度融合下展示同一地区的热点区域,进一步探讨出行轨迹的规律变化。可见所提出的方法为利用时空大数据进行城市空间结构研究提供科学参考。展开更多
构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,...构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。展开更多
文摘针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法。该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化。根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)进行点云分割。最后将处理后的点云数据进行优化处理,并将建筑物单体化簇类进行提取,得到单体化建筑物点云。结果表明:提取的建筑物点云数量正确率为97.36%,轮廓边长的中误差为0.077,可以有效地提取出建筑物点云并将其单体化。
文摘为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的邻域查询冗余和参数敏感问题,并在传统船舶轨迹聚类特征的基础上引入水域环境、轨迹线型和时隙特征来分层建立轨迹相似性度量指标,最终实现轨迹的逐层递进聚类。以厦门港及其附近水域的AIS数据验证算法的有效性,检验结果表明:船舶轨迹由算法聚类为9簇;簇内动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离均值为5.199,簇间DTW距离均值为18.032;聚类结果符合实际的船舶交通流情况,聚类准确率为91.50%。可见,提出的算法相比其他常用的轨迹聚类算法能更有效地辨识轨迹地理分布和船舶运动特征的异同,更容易发现隐蔽的轨迹簇。由提出的算法聚类的同簇轨迹,其船舶运动特性更相似,聚类结果可为船舶交通流特性分析及船舶行为模式识别等提供典型的轨迹样本。
文摘多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东为例,结合社交媒体腾讯用户密度(Tencent user density,TUD)数据集,通过具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)聚类算法与局部密度峰值计算法提取时空相似性轨迹区域,进而簇类分成一系列热点区域,获得不同时间粒度、不同空间尺度下的出行轨迹规律特征。这能够实现在不同空间尺度融合下展示同一地区的热点区域,进一步探讨出行轨迹的规律变化。可见所提出的方法为利用时空大数据进行城市空间结构研究提供科学参考。
文摘构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。
