文献

J-GLOBAL ID：201802269924426879   整理番号：18A1930306

関連ベクトルマシンとアクティブ学習を用いたマルチスケール住宅地マッチング法【JST・京大機械翻訳】

A Multi-Scale Residential Areas Matching Method Using Relevance Vector Machine and Active Learning

著者 (7件)： Zhang Xinchang (School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China) ,  Zhang Xinchang (Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation, Guangzhou 510275, China) ,  Luo Guowei (School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China) ,  Luo Guowei (School of Geography and Planning, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China) ,  He Guangjing (School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China) ,  Chen Liyan (School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China) ,  Chen Liyan (Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute, Guangzhou 510275, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 3  ページ： 70  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチスケールオブジェクトマッチングは,特徴カスケードをアップグレードし,マルチソース空間データを統合するためのキー技術である。異なるスケールにおけるデータの識別性を考慮して,本研究は,研究対象としてマルチスケールデータベースにおける住宅地域を選択し,特性類似性に焦点を合わせた。本研究では,単純化を伴わない併合法を採用し,1対1の関係を欠き,それらを1対1のマッチング対に配置し,5つの特性(すなわち,位置,面積,形状,方向,および周囲)に関する類似性測定を行った。関連性ベクトルマシン(RVM)アルゴリズムを導入して,RVMベースの空間実体マッチングの方法を設計して,このように,重みづけ特徴類似性の必要性を避けて,マッチング閾値を選択した。さらに,本研究では,分類のための最も効果的なサンプルを選択するためのアクティブ学習アプローチを利用し,ラベリングサンプルの人手作業を削減した。1:5000と1:25,000の住宅地域整合実験により,RVM法は高い整合精度を達成でき,1:1,1:m,およびm:Nマッチング関係を正確に認識でき,地理空間データ管理の自動化と知能レベルを改善できることを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 形態 ,  データベース ,  *宅地 ,  *ベクトル ,  住居地区 ,  自動化 ,  簡素化 ,  *マッチング ,  重みづけ ,  類似性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 空間データ ,  *マルチスケール ,  *能動学習 ,  *関連ベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 関連ベクトルマシン(RVM) ,  居住地域 ,  エンティティマッチング ,  類似性 ,  オブジェクト併合

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (32件)：

• Cooper, A. The Concepts of Incremental Updating and Versioning. In Proceedings of the 21st International Cartographic Conference, Durban, South Africa, 10-16 August 2003.
• Zhang, X.; Guo, T.; Huang, J.; Xin, Q. Propagating Updates of Residential Areas in Multi-Representation Databases Using Constrained Delaunay Triangulations. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5, 80.
• Haunert, J.H.; Sester, M. Propagating updates between linked datasets of different scales. In Proceedings of the XXII International Cartographic Conference, A Coruña, Spain, 9-16 July 2005.
• Qi, H.B.; Li, Z.L.; Chen, J. Automated change detection for updating settlements at smaller-scale maps from updated larger-scale maps. J. Spat. Sci. 2010, 55, 133-146.
• Ying, S.; Wen, W.; Wan, Y.; Duan, X. Modelling the spatial evolution of map objects by map agents. Geocarto Int. 2016, 31, 408-427.

タイトルに関連する用語 (5件)： 関連ベクトルマシン ,  アクティブ学習 ,  マルチスケール ,  住宅地 ,  マッチング