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J-GLOBAL ID：201802245382838066   整理番号：18A0468232

定性的地理空間データの着色のための知識の同定と形式化【Powered by NICT】

Identification and formalization of knowledge for coloring qualitative geospatial data

著者 (13件)： Wu Mingguang (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment of Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China) ,  Wu Mingguang (College of Geographic Sciences, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Wu Mingguang (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Chen Taisheng (Department of Geographic Information Science, Chuzhou University, Chuzhou, China) ,  Chen Taisheng (Anhui Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Integration and Application, Chuzhou, China) ,  Lv Guonian (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment of Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China) ,  Lv Guonian (College of Geographic Sciences, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Lv Guonian (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Chen Menglin (Department of Geographic Information Science, Chuzhou University, Chuzhou, China) ,  Chen Menglin (Anhui Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Integration and Application, Chuzhou, China) ,  Wang Hong (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment of Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China) ,  Wang Hong (College of Geographic Sciences, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Sun Haoyu (Department of Geographic Information Science, Chuzhou University, Chuzhou, China)
資料名： Color Research and Application  (Color Research and Application)
巻： 43  号： 2  ページ： 198-208  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0302C  ISSN： 0361-2317  CODEN： CREADU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： から満足すべき定性的な配色の創造新人mapmakersと専門家のは困難である。容易に入手可能なカラースキームから定性的色選択に関する知識を同定し,色生成を支援するために発見された知識を形式化するために提案した確率法。色選択の一般的傾向を抽出するための教師なし法を提示し,定性的色選択の問題は,多制約最適化問題に変換される。大域的最適を達成するための実現可能な解を提供した。特異的マッピング特徴を持つ抽象的色値に整合するように,提案した確率法。この提案した手法は事例研究で評価した。事例研究の結果は,提案した方法は,ユーザがより効率的かつ確実定性的色彩計画を作ることができることを示唆した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率論 ,  最適化 ,  制約付最適化問題 ,  事例研究 ,  *定性分析
準シソーラス用語： *空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 相互作用 ,  カーネル密度推定 ,  地図色設計 ,  多制約最適化 ,  定性的色スキーマ

分類 (2件)： 色  (BD03090A) ,  視覚  (EJ13020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地理空間データ ,  着色 ,  知識 ,  同定 ,  形式化