【摘 要】
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空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性，地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异，进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设，难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律。为此，本文基于空间扫描统计思想，提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先，发展了网络约束下的路径扩展方法，识别可能存在局部网络空
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空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性，地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异，进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设，难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律。为此，本文基于空间扫描统计思想，提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先，发展了网络约束下的路径扩展方法，识别可能存在局部网络空间同位模式的候选路径；进一步，基于网络约束下的二元泊松分布构建显著性检验的零模型，判别候选路径中局部网络
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在测绘工程中对于水准网平差定权问题分别为按照距离公里数、测站数给水准网观测值定权。然而，对于复杂的地形地势，两种方法不能很好地区分地形起伏情况。为此，提出一种基于熵权理论的赋权方法，目的是在定权时充分考虑地形信息，对距离公里数和测站数所占权重做了新的拟定，得到更合理的权系数矩阵。最后，通过实例试算分析，结果表明：提出的熵权理论的定权方法比常用方法的精度更高，且具有统计学意义，有良好的应用价值。
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抽样检验是测绘成果质量检验的基本方法，抽样方案与被检成果质量水平的匹配程度直接决定抽样检验的效果。本文针对抽样方案的适用性和有效性评价问题，提出了计数型抽样方案的质量不确定性区间（QUI）的概念，并以给定概率水平条件下的质量不确定区间的长度评价抽样方案的适用性和有效性，能够比较客观反映抽样方案的两类风险程度。通过对4个典型的测绘成果质量检验的抽样方案和6个仿真的抽样方案的数值计算和分析，验证了本文
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同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题，提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图，并将局部地图信息发送至同一工作站中，以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地
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