Исследование моделей и методов приобретения топографических знаний на основе алгоритмов распознавания частично упорядоченных объектов

• Автор: Гришина, Елена Алексеевна
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 170 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. Проблема приобретения и использования топографических знаний на основе цифровых карт
1Л. Топографические знания
1.2. Анализ методов извлечения знаний из баз данных
1.3. Анализ методов распознавания объектов
1.4. Анализ применимости методов сжатия данных для приобретения топографических знаний
Выводы
ГЛАВА 2. Алгоритмы распознавания частично упорядоченных
объектов
2.1. Функциональный подход к проблеме сжатия
данных
2.2. Сокращение просмотра результирующего списка в алгоритмах сжатия В и распознавания частично упорядоченных объектов
Выводы
ГЛАВА 3. Система приобретения топографических знаний
3.1. Методы приобретения топографических знаний на основе цифровых карт
3.2. Общее описание системы приобретения топографических знаний
3.3. Формирование промежуточных списков на основе цифровых карт
3.4. Выделение списков, соответствующих оцениваемому участку местности, из промежуточных списков
3.5. Формирование сжатого списка
3.6. Нахождение минимального сжатого списка и построение сжатого списка по направлению линии связи
3.7. Приобретение топографических знаний
3.8. Временные оценки работы алгоритмов распознавания частично упорядоченных объектов
Выводы
Заключение
Приложение 1. Методы сжатия данных
Приложение 2. Характеристики местности

Приложение 3. Алгоритмы системы приобретения топографических знаний
Приложение 4. Акты об использовании результатов диссертационной работы
Литература

ВВЕДЕНИЕ
В последнее время в технологию создания геоинформационных систем (ГИС) стали внедряться системы, основанные на знаниях. Особенно важны интеллектуальные ГИС для решения задач управления систем быстрого реагирования, таких как скорая помощь, городские милицейские и пожарные силы, ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций и т. п. [64, 18]. В таких системах важнейшей составляющей базы знаний являются топографические знания о свойствах и пространственно-логических отношениях объектов местности.
Для интеллектуальных геоинформационных систем оперативного планирования радиорелейной и проводной связи, выбора трасс мобильных средств при аварийно-восстановительных работах в условиях чрезвычайных ситуаций необходимо оценивать тип участка местности [64, 18]. Например, при решении задачи оценки и выбора трассы радиорелейной линии связи необходимо выбрать такую трассу, которая позволяет при минимальном количестве мобильных промежуточных радиорелейных станций осуществить устойчивую связь на большие расстояния [3, 57]. Причем увеличение дальности связи может быть достигнуто не только увеличением мощности, но и правильным выбором мест расположения мобильных промежуточных радиорелейных станций. Поэтому необходимо оценивать местность с точки зрения пригодности того или иного участка для размещения мобильной промежуточной радиорелейной станции. Эти оценки, как правило, имеют качественный характер, например, местность может быть сильно, средне или слабо пересеченной или непересеченной [60, 72, 75].
В данной работе ставится задача приобретения топографических знаний - оценок характера участка местности.
Источником приобретения топографических знаний являются цифровые карты, которые представляют собой цифровую модель земной поверхности. Существуют два способа хранения цифровых карт: регулярноячеистый (растровый) и векторный. При регулярно-ячеистом представлении (при растровом способе) пространственно распределенная характеристика географического объекта представляется как матрица чисел, элементы которой соответствуют ячейкам регулярной сети (пикселам), а при векторном - сохраняются только существенные точки пространственно распределенной характеристики [20, 23]. Картографические объекты, представленные и в векторном, и в регулярно-ячеистом (растровом) представлении, разделяются по видам на тематические слои (рельеф суши, гидрография, населённые пункты и т.п.). В векторном виде один объект

- модификация оптимальных неравномерных кодов,
- модификация равномерного и неравномерного кодирования.
При переходе к групповым методам происходит укрупнение элементов сжатия. С точки зрения алфавита все групповые методы сжатия можно разделить на два класса.
Методы сжатия первого класса подразумевают создание нового алфавита. Каждый элемент вновь созданного алфавита является составным и создается методом укрупнения символов исходного алфавита. На практике длина укрупненных элементов чаще всего фиксирована.
Отличительной чертой методов второго класса является создание расширенного алфавита на базе исходного. Исходный алфавит следует дополнить множеством составных укрупненных элементов, которые являются оптимальными группами символов для обрабатываемого текста.
Словарем называют расширение исходного алфавита, либо вновь созданный алфавит и множество соответствующих кодовых значений. В случае расширенного алфавита словарем будем считать ту часть алфавита, которая состоит из укрупненных элементов и их кодовых обозначений.
Область применения конкретного метода сжатия определяется степенью полноты содержания словаря, использованного в этом методе.
Для узкого класса задач при сжатии цепочек повторяющегося символа алфавита от словаря не требуется полноты информации, т. е. не следует запоминать все замещаемые цепочки символов и их коды, а необходимо лишь некоторое аналитическое выражение, по которому можно всегда восстановить исходную информацию. Такие методы называются методами сжатия с вырожденными словарями, к ним относятся метод подавления в исходном тексте повторений фиксированного символа алфавита, метод трехэлементной схемы сжатия повторений символов алфавита, метод двухэлементной схемы сжатия повторений символов алфавита и метод одноэлементной схеме сжатия повторений символов алфавита [34, 109, 110]. Рассмотрим некоторые из этих методов подробнее.
Метод подавления в исходном тексте повторений фиксированного символа алфавита заключается в том, что в исходном тексте цепочка повторений фиксированного символа алфавита, имеющая произвольную длину, может быть заменена тп, где т - признак повторения не может быть использован в исходном тексте, п - число повторений. Кодируют цепочки, длина которых больше двух. Например, в качестве фиксированного символа можно взять пробел и таким образом будут отсекаться пробелы в конце строк текста [34].