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《辽宁工程技术大学》 2015年
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互联网泛在地理信息自动发现关键技术研究

陈万志  
【摘要】:地理信息服务的网络(网格)化已成为GIS发展的必然趋势,特别是在移动互联网、物联网等为代表的无线网络环境支撑下地理情景感知式的“全民测绘,,更加体现了泛在地理信息服务的特征,而这种智能、实时、高效地为用户提供所见即所得式个性化地理信息服务的领域性本质就是以互联网(泛在网)泛在地理信息自动发现为基础的全球海量空间信息更新关联与主动服务.如何在地理信息互联网泛在化的趋势下系统地描述泛在地理信息,快速、自动、准确地在当前互联网地理信息服务的空间数据库中发现目标地理信息,已成为网络地理信息能够快捷、方便、可靠地为广大公众提供信息共享与服务的同时又确保地理信息安全与准确有效的瓶颈问题.本文在国家高技术研究发展计划的支持下,通过使用信息检索、地理分析与计算、人工智能和数据挖掘等领域的相关技术和方法,从互联网泛在地理信息的理论与技术框架、表达与判别模型、面向互联网地理信息服务的元搜索模型、搜索与挖掘算法四个层次进行了深入研究.在GIS泛在化研究热点中有关互联网泛在地理信息自动发现的理论方法和关键技术方面取得了一些成果,主要工作如下:(1)从GIS的发展演变角度出发,以国内外相关研究现状与分析为基础,对地理信息互联网泛在化的发展趋势和特征进行了剖析,明确了GIS正逐步从特定专业应用演化成在移动互联网、物联网等为代表的下一代互联网和以云计算为代表的普适计算为依托背景下地理信息泛在化服务的领域性特征;通过实例的形式解析精炼了泛在地理信息服务的体系结构,阐述了其主要内容、关键技术及实现方法;从internet GIS是泛在地理信息服务初级阶段技术实现的角度描述了互联网泛在地理信息的形式化定义与实质内涵;(2)针对互联网泛在地理信息表达与判别问题,提出了运用地理本体构建面向主题地理信息对象的解决思路,给出了由分类样本库、分类谱系库、分类因子库、类型识别模型库和评价决策树数据构成的互联网泛在地理信息判别知识库,并初步完成了判别模型与判别知识库、分类评价因子与分类谱系和判别处理过程的研究;(3)针对互联网泛在地理信息自动发现的核心技术难题,构建了面向互联网地理信息服务的元搜索引擎框架模型,给出了面向互联网信息服务的元搜索模型解决方案、设计思路和详细的实现过程及海量互联网地理数据存储的方法:(4)针对元搜索引擎框架模型中Web地理信息空间数据库柔性查询支持不佳、智能化程度不高以及算法执行效率较低的实际问题,从语义相似度、上下文偏好、决策树及模糊理论等不同角度提出了相关解决思路和搜索与挖掘算法;(5)以数据表示、框架模型和算法研究为基础,针对不同数据源进行了原型实验系统的测试、分析与评价,进而设计研发了原型系统,并通过应用与示范工程从实际业务功能的角度详细描述了典型业务节点架构、运行环境、已部署的应用模块及其主要性能指标,分析了原型系统应用示范的效果,验证说明了本文提出的相关理论、技术和方法的有效性和可实施性.
【学位授予单位】:辽宁工程技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P208;P209

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