【摘 要】
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Edney,Matthew. Cartography:The Ideal and Its History. Chicago and London:The University of Chicago Press,2019,309pages这是一本必然会引起广泛争议的书。美国南缅因州大学教授,威斯康星大学麦迪逊分校"地图史"(The History of Cartography)项目负责人埃德尼(Ma
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Edney,Matthew. Cartography:The Ideal and Its History. Chicago and London:The University of Chicago Press,2019,309pages这是一本必然会引起广泛争议的书。美国南缅因州大学教授,威斯康星大学麦迪逊分校"地图史"(The History of Cartography)项目负责人埃德尼(Matthew Edney)将其视线从地图的历史(history of cartography)转向地图学的
其他文献
着色旅行商问题（CTSP）是多旅行商问题（MTSP）与旅行商问题（TSP）的一种扩展，主要应用于含重复区域的多机调度（MES）等工程问题。CTSP是NP完全问题，尽管一些学者尝试采用遗传算法、模拟退化等方法求解该问题，但相关文献求解的问题尺度有限，且速度和求解质量上不尽如意。基于此，尝试采用一种基于均匀设计（UD）融合蚁群算法（ACO）和伊藤算法（IT?）的混合伊藤算法（UDHIT?）来求解该问题
针对基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法（CFSFDP）中截断距离需要人工选取，以及最近邻分配带来的误差，导致在具有不同密度簇的复杂数据集上的聚类效果不佳的问题，提出了一种基于自适应可达距离的密度峰值聚类算法（ARD-DPC）。该算法利用非参数核密度估计方法计算点局部密度，根据决策图选取聚类中心，利用自适应可达距离分配数据点，得到最终的聚类结果。在4个合成数据集和6个UCI数据集上进行了仿真实验，
软件测试是保障Android应用质量的有效手段，而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础，旨在深入探究应用的业务逻辑，发现其功能问题，在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能，提高测试效率。基于“相似Android应用共享用户行为模式”的构想，提出一种Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法，以降低Android应用测试成本，提高测试效
针对突发公共卫生事件应急处置中存在的地方政府医疗物资储备不足、配送效率低下等问题，设计了一种考虑供应商聚类的两阶段应急医疗物资公私协同选址分配模型。在备灾时利用模糊聚类算法实现供应商聚类，并与政府建立合作机制以实现应急医疗物资联合储备；在救援初期依托政府和各类供应商的物资储备及运输能力，构建以最小化物流总成本与需求未满足率加权和为目标的选址分配仿真模型。设计改进的非支配排序遗传算法对此两阶段模型进
桥梁作为典型且重要的地面目标，是交通运输线路的咽喉，对桥梁进行自动检测具有十分重要的社会和经济意义。深度学习已成为桥梁检测新方式，但对云雾遮挡的桥梁检测精度较低。针对该问题，提出了一种结合随机擦除（Random erase， RE）数据增强和YOLOv4模型的桥梁目标自动检测方法，首先统计数据集中目标的尺度范围，利用k-means聚类获得候选框尺寸；然后通过RE与Mosaic数据增强相结合的方法模
针对现有决策树算法对连续性数据分类信息丢失、效果不佳等缺点，提出一种邻域决策树构造算法。首先，挖掘了邻域决策信息系统上的变精度邻域等价粒，探讨了相关性质；然后基于变精度邻域等价粒构建邻域基尼指数度量，以此度量邻域决策信息系统的不确定性；最后，邻域基尼指数度量诱导出树节点选取条件，变精度邻域等价粒为树分裂规则，以此构建邻域决策树（NDT）。通过来自UCI的数据集进行实验，实验结果表明NDT算法的准确
随着人工智能的发展，利用高分影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点。滑坡目视解译需依赖专家经验，传统滑坡自动识别方法又易将滑坡和裸地、道路等地物混淆。针对以上问题，提出基于模拟困难样本的Mask R-CNN（mask region?based convolutional network）滑坡提取方法。在现有样本的基础上，利用滑坡的形状、颜色、纹理等特征模拟更为复杂的滑坡背景，进行困难样本挖掘增
北斗导航卫星系统（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）全球组网工作全面建成，标志着BDS-3系统迈入全球定位、导航和授时服务的新时代。为全面比较BDS-3系统与其余全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）非组合精密单点定位（Precise Point Positioning，PPP）性能，重点分析不
针对人工鱼群算法（AFSA）不能够完美的解决局部寻优与全局寻优之间的平衡问题，且缺乏跳出局部最优能力等问题，提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法（AAFSA-GE）。该改进算法首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度，然后利用混乱行为和基因交换行为增加跳出局部最优的能力并提高搜索效率。为了证明算法的有效性，在实验中使用了10种经典的测试函数将所提出的基于基因交换的自适应人工鱼群算法（A
目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息，忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力，进而影响到场景识别性能。针对以上问题，本文提出了联合一二阶池化网络学习的场景分类模型。首先，利用残差网络卷积层提取输入图像的初始特征。接着，提出基于相似度的二阶池化算子，通过特征向量间的相似度求出其权重系数来调制特征值的信息分布，计算有效的二阶特征信息。同时引入一种有效的协方差矩阵平方根逼近求