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醉染图书大数据背景下城市数字标牌精准选址方法9787302609445
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章绪论11.1数字标牌概述11.1.1数字标牌简介11.1.2智能化数字标牌31.1.3数字标牌相关研究41.2大数据时代的数字标牌精准81.3数字标牌位置方法101.3.1算法原理与分类101.3.2常用位置方法151.4数字标牌广告主题优化171.4.1问题转换方法原理181.4.2问题转换方法的典型算法201.4.3算法适应方法原理211.4.4算法适应方法的典型算法221.5城市数字标牌发展1.6本书主要内容与创新251.6.1研究内容251.6.2技术路线261.7本章小结27第2章数字标牌多尺度区位因子构建282.1研究区与研究数据282.1.1研究区282.1.2数据需求和来源282.2数据多尺度空间化30.数据相关分析332.4本章小结34第3章数字标牌空间结构特征研究353.1研究方法353.1.1点模式分析方法353.1.2空间等级划分方法383.2数字标牌空间分布特征413.3数字标牌等级特征443.4数字标牌影响因素分析503.5本章小结51第4章基于内容算法的数字标牌位置模型524.1引言524.2要素区域划分534.3数字标牌位置544.3.1影响因素权重计算544.3.2基于内容的算法554.3.3数字标牌位置计算564.4实验与分析564.4.1评价指标564.4.2区域划分结果574.4.3位置结果594.5本章小结64第5章集优Huff模型与预测方法的数字标牌位置优选模型655.1基于Huff模型的数字标牌位置初步筛选655.2基于机器学习方法的数字标牌位置精细筛选665.3实验与分析725.3.1评价指标725.3.2初步选址结果735.3.3精细选址结果755.3.4位置优选结果785.4本章小结81第6章融合神经网络和Huff模型的数字标牌主题优选模型826.1引言826.2BP多标签分类模型836.2.1BP分类模型836.2.2改的B分类模型846.3基于Huff-BP的多标签分类模型856.3.1改进的Huff模型856.3.2基于Huff-BP多标签模型构建866.4实验与分析876.4.1评价指标876.4.2模型评价886.4.3结果分析916.5本章小结99第7章主要结论及展望1007.1主要结论1007.2研究展望101附录A主要缩略词含义102参考文献104
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