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地理信息系统二次开发实例教程-c#+ArcGis

于 2020-12-05 发布
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地理信息系统二次开发实例教程-c#+ArcGis面,包括需求分析、数据管理设计、用户界面设计、设计模式在软件开发中的应用。在开发过程中应用软件工程技术,可以提高软件开发效率和质量。第章“需求分析”介纽了“北京市地理信息公众查询系统”的需求分析,包括需求概述、功能需求以及功能需求详细描述。第章“系统总体设计”介绍了系统平台选择、系统总体框架、系统数据组织及系统开发进度安排等。第章“系统详细设计”根据系统的总体设计结构分别从北京市地理信息公众查询系统的数据库设计和一些相关类的设计两方面米详细阐述系统的设计。第章“系统主界面的实现”首先简单介绍的功能、特点、结构及其数据源,然后介绍如何设计系统的主界面及主要实现代码。第章“选择与査询功能的实现”主要介绍如何通过查询与数据集有关的衣从数据中获取信息,以及如何通过空间和逻辑的查询方法从数据中获取信息。第章“系统其他辅助功能”介绍了系统中其他一些辅助功能的实现,例如当鼠标移动到某地物上并稍做停留后,岀现一个小标签,显示该地物的名称,以及距离量算、面积量算的实现,等等。为了让读者更加全面地掌握的廾发,第章介绍了“北京市地理信息公众査询系统”开发过稈中没有涉及到的一些对象,包括投影对象、地址匹配对象、动态跟踪层(对象与地理事件()对象。科海网站提供了本书涉及的所有源代码,以及实现书中内容所需的所有组件。读者可以从中下载这些资料。由于时间仓促,书中难免有一些错误、遺漏,恳请读者谅解,并提出批评和指正编者2004年5月日录第章地理信息系统软件工程软件工程简介基本概念软件系统开发过程开发过程模型需求分析需求获取需求规约数据管理设计全部采用文件管理文件结合关系数据库管理全部采用关系数据库合理采用面向对象数据库管理用户界面设计界面设计原则界面设计中的要素界面样式应用模式与开发方式应用模式开发方式“北京市地理信息公众查询系统”介绍第章需求分析需求概述功能性需求系统体系结构用户描述具体功能需求非功能性需求功能需求详细描述第章系统总体设计系统平台选择便件平台目录系统操作平台数据库平台系统川发模式与组件选择开发工具系统总体框架系统功能框架系统数据库系统的川发结构系统界面组织系统数据组织系统数据的逻辑组织系统的主要数据类型进度规划第章系统详细设计数据库详细设计地名分类编码元数据表结构电子地图数据系统相关类的详细设计辅助类的详细设计类的详细设计类的详细设计类的详细设计类的详细设计第章系统主界面的实现简介的功能的特点的结构的数据源建立项目加入地图控件加入其他引用创建位图资源主窗体的实现界面设汁基本编码类的初步实现目录辅助类的实现类的成员变量读取元数据创建主窗口中的工作区创建I作区创建“地图”选项卡创建“查询”选项卡创建“帮助”选项卡图层的加入与控制在地图中加入图层依据比例尺控制图层显小通过“地图”选项卡控制地图显示控制显示的地物类型控制地图显示区域地图的放大、缩小、全图显示和漫游其他辅助功能的实现鹰眼功能的实现显示经纬度第章选择与查询功能的实现选择地物查询地物信息地名查询查找最近地物公交查询公交站点与线路查询乘车路线询地名索引查洎绀果的定位与更详细信息最短路径查询第章系统其他辅助功能地名的快速显示距离量算与面积量算其他工具栏按钮功能的实现地图输出子系统的实现在线帮助子系统的实现第章的其他对象动态跟踪层对象与对象目录对象的属性对象的方法对象的属性对象的方法实例应用投影对象坐标系地图投影地理编码用于地址匹配的专用文件绘制街道文件地理编码对象地址定位对象地址标准化对象交耳式地址兀配批地址匹配第章地理信息系统软件⊥程在地理信息系统(开发过程中应用软件工程技术,可以提高软件开发效率和质量。本章首先介绍了软件工程的基本概念、软件系统开发过程和开发过程模型。然后讲述了软件工程技术在系统廾发中的应用:需求分析、数据管理设计、用户界面设计、设计模式在软件开发中的应用。这些方面涉及了开发过程中的不同阶段及不同层次,有些方法之间是互斥的,如和方法,但是软件工程技术最重要的特点是实用,开发者可以根据只体情况选用不同的技术。软件工程简介基本概念计算机软件工程是一类求解工程。它应用计算机科学、数学、工程科学及管理科学等原理,借鉴传统工程的原则、方法创建软件,以达到提高软件质量、降低开发成本的目的。其中,讣算杋科学、数学用于构造模型与算法,工程科学用于制定规范、设计范型、评估成本及确定权衡,管理科学用于管理计划、资源、质量、成本等。从学科角度来看,软件⊥程是·门指导计算机软件开发和维护的上程学科。软件工程的提出是为了解决世纪年代出现的软件危机,当时在大型软件开发项日中存在着成本髙、开发进程不易控制、开发工作量难于估算、软件质量低、项目失败率高等诸多闩题,给软件行业带来了巨大的沖击。软件工程提出了一系列理论、原则、方法及工具,试图解决这种软件危机。和其他工程一样,软件工程有自己的目标、活动和原则,其框架可以概括为图所示的内容。分多//算持开发范型需现设计方法支持过程求管理过程图软什工稈框架第章地理信息系统软件工程软件工程的目标可以概括为“生产具有正确性、可用性及开销合宜的宀品”,其活动包括需求、改计、实现、确认及支持等。围绕工程设计、支持及管理,软件工程有以下条基本原则:)选取适宜的廾发模型。选取适宜的廾发模型可以利」认识需求易变性并加以控制以保证软件产品满足用户的需求〔)采用合适的设计方法。通常要考虑实现软件的模块化、抽象与信息隐藏、本地化致性及适应性等特征。()提供高质量的工程支持。在软件工程中,软件工具与环境对软件过程的支持颇为重要。()重视开发过稈的管理。开发过程的管理直接影响可用资溟的有效利用、最终的软件产品的满意度,软件组织的生产能力等问题。只有对开发过程实施有效管理,才能实现有效的软件工程软件工程把软件工程的思想和方法应用于软件的开发过程。如前所述,软件工程活动包括需求、设计、实现、确认及支持等,它们对应」软件廾发过程的不同阶段。般来说,软件开发都要经历从分析设计到实现确认的过程。每个阶段按照相应的规范进行工作,并得到该阶段的成果,是保证整个开发过程戊功的关键。软件系统开发过程前面讲过,软件工程活动包括需求、设计、实现、确认及支持,它们对应于整个软件开发过程的不同阶段。需求分析需求分析阶段处于软件开发过程的前期,其基本活动是准确定义未来系统的目标,确定为满足用户的需求必须做什么。需求分析又划分为两个阶段,即需求获取和需求规约前者用自然语言清楚地描述用广的需求,而后者的目的是消除获取需求的二义性和不致性。在软件项目的生命周期中,一个错误发现得越晩,修复错误的代价也越髙,所以,高质量的需求工程是软件项目得以正确、高效完成的前提。对于系统分析人员,建立需求面临着以下个方面的困难:·问题空间的理解系统开发人员通常是计算机专业人员,难以深入理解各种业务系统所憂解决的问题空间。人与人之间的通信对于系统分析人员而言,通信主要包括同用户的通信以及同事之间的通信,由于自然语言的二义性,会给准确刻田需求造成障碍。·需求的不断变化造成需求变化的原因很多,包括技术、用户方、市场等等。作为分析人员,必须采用些策咯以适应变化。面向对象的分析方法被认为是解决上述闲难的较好技术,但是完整、准确地刻划问题空间始终是分析人员所面临的挑战第章地理信息系统软件工程系统设计一般来说,需求分析阶段的主要任务是确定系统“做什么”,而系统设计阶段则要解决“怎么倣”的问题。系统设计的任务是将系统分析阶段提出的逻辑模型转化为相应的物理模型,其设计的内容随系统的目标、数据的性质和系统的不同而有很大的差异。一般前言,首先应根据系统的目标,确定系统必须具备的空间操作功能,称为功能设计;其次是系统的建模和产品的输出,称为应用设计。系统设计是系统整个开发工作的核心,不但要完成熤辑模型所规定的任务,而且要使所改计的系统达到优化。所谓优化,就是选择最优方案,使系统具有运行效率高、控制性能好和可变性强等特点。要提高系统的运行效率,般要尽量避免中问文件的建立,减少文件扫摧的遍薮,并尽量采用优化的数据处理算法为增强系统的搾制能丿,要拟定对数字和字符岀错时的校验方法;在使用数据文件时,要设置口令,防止数据泄密和被非法修改,保证只能通过特定的通道存取数据。为了提高系统的可变性,最有效的方法是釆用模块化的方法,即先将氅个系统看成一个模块,然后按功能分解为若干个子模块。一个模只执行一种功能,一种功能只用一个模垗实现,这样设计出来的系统才能做到可变性好并具有生命力。功能设计又称为系统的总体设计,它的主要仟务是根据系统的目标来规划系统的规模,确定系统的各个组成部分,并说明它们在整个系统中的作用与相互关系,以及确定系统的硬件軋置,规定系统采用的合适技术规范,以保证系统总体目标的实现。图给出了通用的总体设计结构图。因此,系统的总体设计大致包括数据库设计硬件配置与选购软件设计等应用设计又称详细设计。详细设计包括详细的算法、数据表示和数据结构、实施的功能和使用数据之间的关系。详细改计过程中采用了一些工只,以便对数据、算法等进行描述,包括流程图、,问题分析图)、盒图(图)、伪码实现阶段软件实现阶段将设计的结果变换成程序设计语言编写的程序。一般情况下在实现阶段,首先要确定程序改计语言,其影响因素包括:开发人员对语言的熟悉程度、语言的可移植性、编译程序的效率、编译工具的支持等等。目前,语言是被普遍采用的构造系统软件的编程语言,而则更多地应用于编写网络应用程序。无论采用哪一种编程语言,都要求编写高质量的源稈序代码,稈序质量通常包含正确性、可读性、可移植性、程序效率等指标。考虑到系统的维护和演化,提髙源程序的可读性是实觋阶段的一个重要目标,其途径包括添加注释、规范书写格式、确定标认符命名原则、采用结构化的程序设计方法(不用或减少使用语句)等。

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  • 传统方法目标识别 代码
    此文档是小编使用传统方法,对图像进行sobel算子、灰度化、形态学腐蚀膨胀、矩形框标记进行目标识别的原始代码(可以正常运行),适用于图像处理基础,很好的理解传统目标检测流程。
    2020-12-07下载
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  • 刘宝碇--随机规划与模糊规划(1998)
    随机规划与模糊规划全本,是一本很好的参考用书序言在现实世界上,人们制定决策时经常会磁到两类不确定性现象:一是随机现象,一类是模糊现象。揹述、刻匦随机现象的量称为随机变量,而描述、刻画模糊现象的量称为模糊集。为了方便,我们不妨把二者分别称为随机参数和模糊参数。含有随机和模糊参数的数学规划分别称为随机规划和模糊规划。既然随机性和模糊性都是用来处理不确定性的,我们将随机规划和模糊规划统称为不确定规划。本书将为随机规划和模糊规划提供统一的原理,并为一般不确定环境下的优化理论打下基础在很多实际问题中,如管理、工程、经济、工业以及生态等领域,系统是一个广泛使用的概念,而一个复杂的决策系统通常具有多维性、多样性、多功能性和多准则性,并带有随机或模糊参数。对于随机规划间题中所出现的随机变量,出于不同的管理目的和技术要求,采用的方法自然也不同。第一类处理随机规划中随机变量的方法是所谓的期望值模型,即一种在期望值约束下使目标函数的概率期望达到最优的模型.第二类方法是 Charnes和 Cooper提出的机会约束规划,主要针对约束条件中含有随机变量,目必须在观测到随机变量的实现之前作出决策的情况。考虑到所作决策在不利情况发生时可能不满足约束条件,而采用一种原则:即允许所作决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信术平α。第三类隨杋规划是相关机会规划,是使事件的机会函数在不确定环境下达到最优的方法,在确定性规划以及期望值模型和机会约束规划中随机规划与模糊规攴当对实际问题建模以后,可行集本质上是确定的,这就可能导致所给出的最优解在实际中无法执,而相关机会规划并不假定可行集是确定的。实际上相关机会规划的可行集被描述为所谓的不确定环境。虽然相关机会规划也给出一个确定的解,但这个解只是要求在安际问题中尽可能地执行。显然,相关机会规划的这特点与确定性规划、期苤值棋型和机会约束规划是截然不同的沿用随机环境中枕会约東规划的思想,在模榈环境中,假定模糊约東成立的可能性不小于置信水平α,这样就可以建立模糊机会约束规划、机会约束多目标规划和机会约束目标规划.类似地,沿用随机环境下相关机会规划的思想,亦有模糊相关机会规划、相关机会多目标规划和相关机会目标规划理论随着计算机的飞速发展和革新算法的不断涌现,许多复杂的优化问题已可以通过计算机求解。虽然目前计算机的能力还只能处理小规模的不确定规划模型,但是,我们坚信计算机的能力将会大幅度提高。这就为求解更加复杂的优化问题提供了一个契机它不仅表现在已有的复杂模型可以通过计算机求解,而且表现在我们可以提出更丰富的建模恿想。基于这一事实,本书采用全新的观点处理随机娜划和模糊规划,并且允许不确定规划中的目标函数和约束函数是非线性的,随机参数的密度函数或模糊参数的隶属函数可以有更灬般的形式,模型的结构可以更加复杂等等夲书为求解传统方法所不能解决的随机规划和模糊规划模型,设计了一系列基于随杌模拟或模糊模拟的遗传算法、虽然遗传算法有耗时多、速度慢等缺点,但对传统方法无法处理的问题,遗传算法是一种非常有效的方法,而且随着计算机速度的提高,实际间题将可以在合理的计算时间内得到解决本书共分12章。第1章主要介绍数学规划的基本概念,如线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划以及整数规划,同时也勾画出了随机规划私模糊规划的理论框架.第2章为求解优序言化问题,如单目标规划、多目标规划和目标规划,提供了一个遗传算法,并通过一些数值例子解释了遗传算法的有效性。第3章列举了生成随杌数的方法,并介绍模糊集合的一些基础理论,以及随机模拟和模粉模拟的技术。第4章给出了期望值模型的一些基本性质。第5章讨论了带有随机参数的机会约束规划。第召章给出一些机会约束规划模型的应用。第7章讨论了随机环境下的相关机会规划模型。第8章通过相关机会规划模型对随机决策系统进行了建模。第9章把随机机会约束规划推广到模糊机会约東规划。而第10章把随机相关机会规划推广到模糊相关机会约束规划.传统的数学规划模型提供的是使一些目标函数达到最优的清晰决策,然而,对实际问题,有讨应该提供的是模糊决策而不是清晰决策,所以第11章建立了带有模糊决策的模糊规划的理论构架。在第9章和第11章所讨论的模糊系统中的机会约束规划模型夲质上是一种 Maximax模型(乐观模型),即极大化可能达到的最大收益.与 Maximax模型的思想不同,第12章介绍了Mamx机会约束规划模型,其思想是极大化可能达到的最小收益本书可作为高等院校有关专业的高年级大学生和研充生的教材,也可作为运筹学、管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学与工程等方面的学者和技术人员的参考书目录序第1章数学规划筒介11线性规划1.2非线性规划1.3多目标规划614目标规划81.5整数规划16不确定规划12第2章遮传算法优化间题22表示结构1823处理约束条件824初始化过程2评价函数202选择过程2227交叉操作2328变异操作429遗传算法程序242I0遍传算法与上升法25211数值例子26随机规划与模糊规划第3章随机棋拟和棋糊棋拟a了31随机数的产生3832随机模拟4733模糊集合理论5034模糊模拟57第4章期望值樸型644.1期望值算子652期望值模型6643凸性684.4补偿模型..、7(45基于随机模我的遗传算法46注73第5章机会约束划7生51机会约束规划模型5.2确定生等价类53—些性质8354随机模拟885.5基于随机模拟的遗传算法56注94第6章机会约束规划的应用0561生产过程0562饲料混合问题6.3随机资源分配986开放存储网络0165资金预算112月录11第7章相关机会规划L1771背景;供给-分配系统177.2随机集合1217.3不确定坏璄12474事件和机会函数1257.5相关机会规划..,,]2876相关机会多目称规划,,1307.7相关机会目标规划1337.8执行墩优解3679机会函数的随机模拟1377.10基于随机模拟的遗传算法138711注143第8章随机决簟系統媓模1448.1水资源供给一分配问题14482生产过程l5283开放存储网络15484资金预算15g第9章模糊机会约束规划16491机会约束规划模型1659.2清晰等价类.1689.3模糊模拟17394基于模糊模拟的遗传算法17595资金预算1796注183第10章模糊环境下的相关机会规划18410.1相关机会规划184随机规划与糢糊规划102相关机会多目标规划18610.3相关机会目标规划18810.4杌会函教的模糊模拟19110.5基于模糊模拟的遗传算法92106注197第11章带有模糊决策的模糊规划181.1模糊决策198112机会约束规划模型20(113相关机会规划模型20214模糊模拟1.5基于模糊模拟的遗传算法21211.6数值例于21617注222第12章 Minimax机会约束规划模型223121 Marina模型223122 Minimax模型227123 Minimax与Ma2x1卫ha22912.4模糊模拟232125数值例于23生126注238参考文献240些常用的符号251索引252第1章数学规划简介数学规划是运筹学的一个重要分支,并已被广泛地应用到很多领域数学规划可以描述为在一些数学关系诸奶等式或不等式表示的约束条件下,求一个(或一组)数的极值问题的方法.常見的数学规划有线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划整数规划、多层规划、动态规划以及本书重点讨论的随机规划和模糊规划等等本章里,介绍一些数学规划的基本概念和处理技术,为引入殖机规划和模糊规划打下基硼1.1线性规划作为优化领域最重要的工具之一,线性规划是用来处理在线性等式及不等式组的约束条件下求线性函数的极值问题的方法线性规划的标准形式可以写为maKC11千C22+…十Cun12:+媛122+…+a1nxn=竹1a211千22+…axn=b4m121+(m232+…+ammn=bm3≥D3=1,2
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