一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法技術(shù)

一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法，包括(1)異常點(diǎn)剔除：利用距離表示點(diǎn)與點(diǎn)間關(guān)系，將距離較大的點(diǎn)剔除；(2)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)聚合線段計(jì)算：采用最小二乘法擬合直線的方式，首先獲取最佳的直線參數(shù)，然后根據(jù)所有編成單元中最大和最小的經(jīng)度值，重新計(jì)算對(duì)應(yīng)的緯度值，將兩個(gè)極值連接，形成的線段作為隨機(jī)隊(duì)標(biāo)中使用的線段；(3)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)包絡(luò)線計(jì)算：通過系統(tǒng)掃描所屬實(shí)體，形成面積包絡(luò)線，依據(jù)包絡(luò)線形狀確定隊(duì)標(biāo)的地域線、縱深線和方向線；(4)橢圓擬合：使用橢圓擬合凸包的邊界，根據(jù)圓心、長(zhǎng)半軸、短半軸來地域線、縱深線和方向指示線。

Method for aggregation and disaggregation of identity symbols in situation

Polymerization and depolymerization of symbolic methods to identify a situation, including: (1) outlier detection using distance between dot and dot, the distance of the point removed; (2) random segments are calculated by standard team polymerization and least squares method, the linear parameters of the best get first, then according to the the maximum and minimum value of all units in a longitude, recalculate the corresponding latitude values, the two extreme connection, the formation of line segment as random team sign in; (3) random team logo envelope calculation: the entity through scanning system, the formation of area envelope, team logo, geographical line according to the depth and direction of the line shape of envelope line; (4) using ellipse fitting ellipse fitting convex hull boundary, according to the center, and the two semi axis to regional line, line and line depth direction indicator.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法
本專利技術(shù)涉及一種地理信息系統(tǒng)，具體涉及一種在電子地圖上將標(biāo)識(shí)的信息提取和智能顯示的方法。
技術(shù)介紹
現(xiàn)有地理信息系統(tǒng)(GIS)基本是基于單個(gè)要素的符號(hào)顯示，即根據(jù)系統(tǒng)采集到的各要素位置數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)在GIS圖上顯示。當(dāng)需要顯示的要素?cái)?shù)量較多時(shí)，在地圖可視范圍內(nèi)將出現(xiàn)密密麻麻的符號(hào)，由于符號(hào)顯示距離相對(duì)較小，用戶很難操作提取這些符號(hào)信息，不利于用戶快速有效地把握整體態(tài)勢(shì)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于提供一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合方法，基于采集的要素符號(hào)地理信息，結(jié)合要素屬性提取要素的組織和活動(dòng)信息，解決態(tài)勢(shì)圖信息冗余、雜亂、無規(guī)則的問題，方便各級(jí)用戶充分快速了解態(tài)勢(shì)信息。本專利技術(shù)的技術(shù)方案如下：一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法，其特征在于；(1)異常點(diǎn)剔除：利用距離表示點(diǎn)與點(diǎn)間關(guān)系，將遠(yuǎn)離樣本中的其它點(diǎn)，即與多數(shù)點(diǎn)的距離較大的點(diǎn)剔除；(2)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)聚合線段計(jì)算：采用最小二乘法擬合直線的方式，首先獲取最佳的直線參數(shù)，然后根據(jù)所有編成單元中最大和最小的經(jīng)度值，重新計(jì)算對(duì)應(yīng)的緯度值，將兩個(gè)極值連接，形成的線段作為隨機(jī)隊(duì)標(biāo)中使用的線段；對(duì)于機(jī)動(dòng)類隊(duì)標(biāo)，通過掃描所屬實(shí)體，擬合形成機(jī)動(dòng)線段；(3)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)包絡(luò)線計(jì)算：行動(dòng)類、部署類隊(duì)標(biāo)，通過系統(tǒng)掃描所屬實(shí)體，形成面積包絡(luò)線，依據(jù)包絡(luò)線形狀確定隊(duì)標(biāo)的地域線、縱深線和方向線；(4)橢圓擬合：由于凸包是不規(guī)則的幾何圖形，難以根據(jù)凸包計(jì)算地域線、縱深線和方向指示線，使用橢圓擬合凸包的邊界，根據(jù)圓心、長(zhǎng)半軸、短半軸來地域線、縱深線和方向指示線。本專利技術(shù)提出了的方法，可根據(jù)用戶需求分層級(jí)展示各級(jí)用戶關(guān)心的要素態(tài)勢(shì)信息，整個(gè)聚合和解聚過程依據(jù)特定規(guī)則自動(dòng)生成，根據(jù)用戶操作智能匹配顯示層級(jí)和要素信息，快速方便。依靠符號(hào)自動(dòng)聚合和解聚，可充分展示各級(jí)要素態(tài)勢(shì)信息，有效地提高了用戶業(yè)務(wù)能力。具體實(shí)施方式1、異常點(diǎn)剔除：在顯示過程中，在一個(gè)相對(duì)高層次的編成組織內(nèi)，存在個(gè)別實(shí)體位置異常的情況，會(huì)對(duì)聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，需要在聚合之前將異常實(shí)體點(diǎn)剔除。理論基礎(chǔ)：異常點(diǎn)檢測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一類重要任務(wù)，在許多應(yīng)用中具有重要作用。異常數(shù)據(jù)挖掘，又稱為離群點(diǎn)分析或者孤立點(diǎn)挖掘。異常數(shù)據(jù)是少量的、與眾不同的，與大多數(shù)數(shù)據(jù)相比是有偏差的，而且產(chǎn)生這種偏差的原因不是隨機(jī)的，而是有其更深層次的必然原因，它產(chǎn)生于完全不同的機(jī)制。為了從數(shù)據(jù)集中識(shí)別異常數(shù)據(jù)，就必須有一個(gè)明確的標(biāo)準(zhǔn)。這需要找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，在一個(gè)可接受的誤差范圍內(nèi)，滿足內(nèi)在規(guī)律的數(shù)據(jù)就是正常數(shù)據(jù)，而不滿足內(nèi)在規(guī)律的數(shù)據(jù)就是異常數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)間的內(nèi)在規(guī)律可以根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)從位置關(guān)系、函數(shù)關(guān)系、規(guī)則關(guān)系、序列關(guān)系等方面來考查。位置關(guān)系：位置關(guān)系是數(shù)據(jù)間的最常見的一種關(guān)系，大多數(shù)正常數(shù)據(jù)具有很大的相似性而符合一個(gè)共同模式，在空間上表現(xiàn)在一起的趨勢(shì)，團(tuán)結(jié)在一個(gè)或者多個(gè)核心的周圍，而那些異常數(shù)據(jù)則表現(xiàn)得離群，他們總是離所有的核心都很遠(yuǎn)。函數(shù)關(guān)系：函數(shù)關(guān)系也是一種常見的數(shù)據(jù)關(guān)系，即大多數(shù)數(shù)據(jù)都符合某個(gè)函數(shù)模型，因此數(shù)據(jù)點(diǎn)大多分布在函數(shù)曲線附近，而那些異常數(shù)據(jù)則距離曲線比較遠(yuǎn)。規(guī)則關(guān)系：如果數(shù)據(jù)集中某些符合某個(gè)規(guī)則條件，則稱這些數(shù)據(jù)具有規(guī)則關(guān)系。具有同一規(guī)則關(guān)系的正常數(shù)據(jù)一般會(huì)使該規(guī)則的結(jié)論成立，而如果某個(gè)數(shù)據(jù)具有該規(guī)則關(guān)系但不能是該結(jié)論成立，那么他就是異常。序列關(guān)系：序列關(guān)系是指數(shù)據(jù)集中的某些數(shù)據(jù)滿足某種序列模式，而那些相同條件下不滿足序列模式的數(shù)據(jù)就是異常數(shù)據(jù)。解決途徑：從技術(shù)來源看，異常點(diǎn)剔除方法可以劃分為基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法、基于偏離的方法和基于聚類的方法。基于統(tǒng)計(jì)的方法：根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性事先假定一個(gè)數(shù)據(jù)分布的概率模型，然后根據(jù)模型的不一致性來確定異常。首先對(duì)給定的數(shù)據(jù)集假設(shè)一個(gè)概率分布模型，然后在某個(gè)顯著水平上，確定數(shù)據(jù)集的拒絕域或者接受域，拒絕域是出現(xiàn)概率很小的區(qū)間，如果數(shù)據(jù)落在此區(qū)間，則判定為異常數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法的優(yōu)點(diǎn)是很明顯的，它建立在成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)上，只要給定概率模型，其他統(tǒng)計(jì)模型非常有效，異常點(diǎn)的含義也非常明確。基于距離的方法：基于距離的方法主要是基于數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離來發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)，由于它具有比較明顯的幾何解釋，是當(dāng)前使用最普遍的方法。基于距離的方法的基本思想是以距離的大小來檢測(cè)小模式，異常點(diǎn)是那些被認(rèn)為沒有足夠的鄰居的點(diǎn)。他可以述為數(shù)據(jù)集N中，至少有P個(gè)對(duì)象和對(duì)象O的距離大于d，則對(duì)象O是一個(gè)帶參數(shù)P和d的基于距離的異常點(diǎn)。基于密度的方法：基于距離的方法對(duì)全局各個(gè)聚類的數(shù)據(jù)提出了統(tǒng)一的P和d參數(shù)，但是如果各個(gè)聚類本身密度的不同，則基于距離的方法會(huì)出現(xiàn)問題，因此提出了基于密度模型的局部異常點(diǎn)挖掘算法。在這種情況下，數(shù)據(jù)是否異常不僅取決于它與周圍數(shù)據(jù)的距離得大小，而且與鄰域內(nèi)的密度狀況有關(guān)，一個(gè)鄰域內(nèi)的密度可以用包含固定數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)的鄰域半徑或者指定半徑鄰域中包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)來描述。基于偏離的方法：基于偏離的方法的基本思想是通過檢查一組對(duì)象的主要特性來確定異常，如果一個(gè)對(duì)象的特性與給定的描述過分的偏離，則該數(shù)據(jù)被認(rèn)為是異常點(diǎn)。現(xiàn)有的基于偏離的方法主要有序列異常技術(shù)和OLAP數(shù)據(jù)看立體方法。序列異常技術(shù)的核心是要構(gòu)建一個(gè)相異度函數(shù)，對(duì)于一個(gè)包含了很多樣本的數(shù)據(jù)集，如果樣本間的相似度較高，相異度函數(shù)的值就比較小，反之，如果樣本間的相異度越大，相異度函數(shù)的值就越大(例如方差就是滿足這種要求的函數(shù))。OLAP數(shù)據(jù)立方體方法利用在大規(guī)模的多維數(shù)據(jù)中采用數(shù)據(jù)立方體確定反常區(qū)域，如果一個(gè)立方體的單元值顯著不同于根據(jù)同居模型得到的期望值，則該單元值被認(rèn)為是一個(gè)異常點(diǎn)。基于聚類的方法：基于聚類的方法的基本思想是將異常挖掘的過程轉(zhuǎn)換成聚類的過程。首先是將數(shù)據(jù)集利用已經(jīng)成熟的模型進(jìn)行聚類分析，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)簇，然后選擇那些離簇的質(zhì)心比較遠(yuǎn)的樣本作為異常點(diǎn)。方案選擇：建立異常點(diǎn)的識(shí)別、剔除方法，首先應(yīng)尋找一個(gè)可以表達(dá)多指標(biāo)情形下點(diǎn)與點(diǎn)之間關(guān)系的、簡(jiǎn)單易用的數(shù)量指標(biāo)。距離是可以滿足這個(gè)要求的指標(biāo)之一，利用距離可以表示點(diǎn)與點(diǎn)間關(guān)系。如果某點(diǎn)是樣本中的異常點(diǎn)，它必遠(yuǎn)離樣本中的其它點(diǎn)，即與多數(shù)點(diǎn)的距離較大，其平均距離也必大。反之，若某點(diǎn)為正常值，則它必與樣本中的某些點(diǎn)相鄰較近，距離較小，則其平均距離必不大。基于此種思想，利用“基于距離的方法”，作為識(shí)別、剔除編成單元中異常點(diǎn)的方法。2、隨機(jī)隊(duì)標(biāo)聚合線段計(jì)算：對(duì)于機(jī)動(dòng)類隊(duì)標(biāo)，通過掃描所屬實(shí)體，擬合形成機(jī)動(dòng)線段。理論基礎(chǔ)：在一定程度上，具有地理信息的每個(gè)部隊(duì)實(shí)體都可以看作由經(jīng)度和緯度表示的一個(gè)點(diǎn)。由多個(gè)實(shí)體擬合線段就轉(zhuǎn)變?yōu)橛啥帱c(diǎn)擬合線段的問題。曲線擬合中常用方法的是直線擬合。解決途徑：設(shè)x(經(jīng)度)和y(緯度)之間的函數(shù)關(guān)系為：y＝a+bx式中有兩個(gè)待定參數(shù)，a代表截距，b代表斜率。對(duì)于等精度測(cè)量所得到的N組數(shù)據(jù)(xi，yi)，i＝1，2……，N，xi值被認(rèn)為是準(zhǔn)確的，所有的誤差只聯(lián)系著yi。利用最小二乘法把觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合為直線。用最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí)，要求觀測(cè)值yi的偏差的加權(quán)平方和為最小。方案選擇：采用最小二乘法擬合直線的方式，首先獲取最佳的直線參數(shù)a和b，然后根據(jù)所有編成單元中最大和最小的經(jīng)度值，重新計(jì)算對(duì)應(yīng)的緯度值，將兩個(gè)極值連接，形成的線段作為隨機(jī)隊(duì)標(biāo)本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法，其特征在于：(1)異常點(diǎn)剔除：利用距離表示點(diǎn)與點(diǎn)間關(guān)系，將遠(yuǎn)離樣本中的其它點(diǎn)，即與多數(shù)點(diǎn)的距離較大的點(diǎn)剔除；(2)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)聚合線段計(jì)算：采用最小二乘法擬合直線的方式，首先獲取最佳的直線參數(shù)，然后根據(jù)所有編成單元中最大和最小的經(jīng)度值，重新計(jì)算對(duì)應(yīng)的緯度值，將兩個(gè)極值連接，形成的線段作為隨機(jī)隊(duì)標(biāo)中使用的線段；對(duì)于機(jī)動(dòng)類隊(duì)標(biāo)，通過掃描所屬實(shí)體，擬合形成機(jī)動(dòng)線段；(3)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)包絡(luò)線計(jì)算：行動(dòng)類、部署類隊(duì)標(biāo)，通過系統(tǒng)掃描所屬實(shí)體，形成面積包絡(luò)線，依據(jù)包絡(luò)線形狀確定隊(duì)標(biāo)的地域線、縱深線和方向線；(4)橢圓擬合：由于凸包是不規(guī)則的幾何圖形，難以根據(jù)凸包計(jì)算地域線、縱深線和方向指示線，使用橢圓擬合凸包的邊界，根據(jù)圓心、長(zhǎng)半軸、短半軸來地域線、縱深線和方向指示線。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種態(tài)勢(shì)中標(biāo)識(shí)符號(hào)的聚合和解聚方法，其特征在于：(1)異常點(diǎn)剔除：利用距離表示點(diǎn)與點(diǎn)間關(guān)系，將遠(yuǎn)離樣本中的其它點(diǎn)，即與多數(shù)點(diǎn)的距離較大的點(diǎn)剔除；(2)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)聚合線段計(jì)算：采用最小二乘法擬合直線的方式，首先獲取最佳的直線參數(shù)，然后根據(jù)所有編成單元中最大和最小的經(jīng)度值，重新計(jì)算對(duì)應(yīng)的緯度值，將兩個(gè)極值連接，形成的線段作為隨機(jī)隊(duì)標(biāo)中使用的線段；對(duì)于機(jī)動(dòng)類隊(duì)標(biāo)，通過掃描所屬實(shí)體，擬合形成機(jī)動(dòng)線段；(3)隨機(jī)隊(duì)標(biāo)包絡(luò)線計(jì)算：行動(dòng)類、部署類隊(duì)標(biāo)，通過系統(tǒng)掃描所屬實(shí)體，形成面積包絡(luò)線，依據(jù)包絡(luò)...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊仕穎，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京航天長(zhǎng)峰科技工業(yè)集團(tuán)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：北京,11