[发明专利]一种基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方法无效
| 申请号： | 201210520062.6 | 申请日： | 2012-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN103853910A | 公开（公告）日： | 2014-06-11 |
| 发明（设计）人： | 李新虎;刘继来;高丽玲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院城市环境研究所 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361021 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方法，包括步骤：a.对样区进行预调研，利用层次分析法确定影响抽样的各因素的权重；b.收集影响抽样分层的因素，制作各因素的空间等级分布图，利用GIS空间分析功能得到样区综合因素分层图；c.对预调研数据进行处理，利用变异度模型计算各层变异度值，用变异度值替换三明治空间抽样方法中的方差参数，得到基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多目标 多数 类型 变异 模型 空间 抽样 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方法，其特征在于包括以下步骤：a. 对样区进行预调研，利用层次分析法确定影响抽样的各因素的权重；b. 收集影响抽样分层的因素，制作各因素的空间等级分布图，利用GIS空间分析功能得到样区综合因素分层图；c. 对预调研数据进行处理，利用变异度模型计算各层变异度值，用变异度值替换三明治空间抽样方法中的方差参数，得到基于多目标多数据类型变异度模型的空间抽样方案。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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