【摘 要】
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地理信息系统（GIS）中的属性数据绝大多数是描述性的定性数据，而不是定律数据，有些学者试图应用粗集、云理论，遗传算法和灰色理论等讨论属性数据的精度度量和质量控制方法，但这些方
【基金项目】
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国家自然科学基金(40171078);香港特别行政区资助局资助项目(3-ZB40);香港理工大学资助项目(1.34.9709)
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地理信息系统（GIS）中的属性数据绝大多数是描述性的定性数据，而不是定律数据，有些学者试图应用粗集、云理论，遗传算法和灰色理论等讨论属性数据的精度度量和质量控制方法，但这些方法尚难以在实际工作中应用，据此主要探讨了以抽样检验的缺陷率作业属性数据的精度度量，通过抽样检验获得缺陷率的估计值，采用缺陷率对GIS属性数据进行质量控制的方法，缺陷率是否可靠很大程度取决于抽样方案的选择，依据“限定最大相对偏差”的原则来确定一般随机抽样的抽样样本容量，给出了具体样本容量的计算公式和不同复杂程度的属性数据在不同置信水平下
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