基于神经网络和模糊推理的VGI数据质量评价研究

论文摘要

随着数据科学和计算机技术的不断发展,传统的数据传播模式在互联网大数据的驱动下产生了根本性的变革。自发地理信息(Volunteered Geographic Information,VGI)作为Web 2.0时代下的新型地理信息,通过众包的方式令每一个数据使用者作为地理信息贡献者参与其中。VGI复杂的数据来源和不确定的传播途径往往会对其数据质量产生较大的影响。因此,采用合理的数学方法对数据质量进行刻画与评价可以为数据使用者提供重要的理论依据和有益参考。本文对VGI数据特性进行分析,提出评价此类数据质量的一般理论框架,进而在此基础之上,采用神经网络和模糊推理等方法针对地理特征数据的位置准确度和语义信任度进行计算,最终构建刻画数据质量的可信度指标,并在香港九龙地区的实际数据上进行应用和检验。本文主要工作如下:(1)研究VGI的数据特征。通过对VGI数据内涵的分析研究,将数据抽象为位置信息和语义信息两个维度,并提出了可同时刻画精确信息与不精确信息并将之融合为单一度量的一般质量评价框架;(2)根据VGI的特点并借鉴GIS测量误差处理的方法,提出VGI数据位置准确度的概率化评价方法对其位置维度信息进行刻画;(3)从理论上改进和修正现有VGI数据信任度模型,并结合其数据特点提出采用神经网络方法计算数据语义信任度,以刻画其语义维度信息;(4)融合地理数据的位置准确度和语义信任度,构造基于模糊推理系统的数据可信度指标用以量化数据质量。并提出相应的隶属函数构造方法与模糊规则的制定方法,对实际数据质量进行综合评价。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 魏劲如

导师: 马江洪

关键词: 自发地理信息,数据质量评价,位置准确度,神经网络,模糊推理系统

来源: 长安大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 长安大学

分类号: P208;TP18

总页数: 66

文件大小: 2558K

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