【摘 要】
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针对当前数据存储方法存在存储空间占用严重和实时性差的问题,提出基于粒子群算法和K均值的集群环境下矢量空间数据长期存储方法。依据矢量空间数据比例尺和格网层次之间的关系梳理,利用Hilbert填充曲线划分矢量空间数据。在得出划分结果的基础上,将数据要素Hilbert排列码、矢量空间数据要素多级格网编码、数据要素顺序码、数据要素标识码,完成矢量空间数据唯一标识操作。确定K均值聚类算法初始均值或中心位置之
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61806117).
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针对当前数据存储方法存在存储空间占用严重和实时性差的问题,提出基于粒子群算法和K均值的集群环境下矢量空间数据长期存储方法。依据矢量空间数据比例尺和格网层次之间的关系梳理,利用Hilbert填充曲线划分矢量空间数据。在得出划分结果的基础上,将数据要素Hilbert排列码、矢量空间数据要素多级格网编码、数据要素顺序码、数据要素标识码,完成矢量空间数据唯一标识操作。确定K均值聚类算法初始均值或中心位置之后,初始化粒子群算法运行参数,计算粒子群适应度值,并更新粒子移动速度与位置,以此得到最佳粒子位置,将其当
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