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空间密度算子及其应用研究
摘    要:为在信息集结过程中体现空间时序数据的分布特征,提出了一种新的集结方法,即空间密度算子.该算子首先构建了融合灰色关联度和相似度思想的空间贴近度,并在此基础上利用直接聚类法对空间时序数据进行聚类;然后在组内和组间信息基础上,以信息偏差最小为原则确定组内权重,以规模密度及属性密度为基准确定组间密度权重;最后提出空间密度加权算术平均算子(SDWA)和空间密度加权几何平均算子(SDWGA)这两种新算子,对空间时序数据进行集结,得到最终评价结果.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、幂等性、介值性和单调性等特征.进一步,文末用一个算例来验证方法的可行性和有效性.

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