【摘 要】
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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别,较少顾及河流和河系的整体结构特征,且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的
【基金项目】
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国家自然科学基金(41571442; 41171305)~~
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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别,较少顾及河流和河系的整体结构特征,且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法,对综合知识利用较少,应用的灵活性有待提高。对此,本文从案例学习的角度出发,针对河段主支流关系识别,提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先,从已有成果数据中提取出主支流分类的案例,利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型;对于待分类树状河系,使用分类模型,从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率,以概率
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