智能化空間分析

智能化空間分析第1頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五8.1空間分析與人工智能

隨著GIS應(yīng)用水平的提高，越來越多的復(fù)雜問題對GIS的空間分析功能提出了更高的要求。因此，地學(xué)工作者將模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)與GIS相結(jié)合，將數(shù)值計算與語義表達、形象思維等高級智能行為聯(lián)系起來，通過模擬人腦判斷與推理的行為與過程，處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，提高GIS空間分析的功能。第2頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五一、智能化空間分析技術(shù)1智能化GIS

智能化GIS是指與專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等相結(jié)合的GIS，即人工智能技術(shù)在GIS中的應(yīng)用。目前對智能化GIS有兩種理解：

（1）是指在GIS系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，建立智能化時空數(shù)據(jù)處理和分析模型，在人工智能理論支持下對時空信息進行處理和分析，即在地學(xué)規(guī)律指導(dǎo)下，結(jié)合具體的地學(xué)知識和地理信息，通過地學(xué)分析和GIS、人工智能等技術(shù)獲得更精確的分析結(jié)果。第3頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五

（2）智能化GIS是GIS系統(tǒng)作為一種分析處理空間信息的通用技術(shù)應(yīng)用于某一個領(lǐng)域，使管理水平、決策系統(tǒng)智能化。例如，在智能交通系統(tǒng)中，通過采用電子技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)、通信技術(shù)等高新技術(shù)對傳統(tǒng)的交通運輸系統(tǒng)及管理體制進行改造，形成一種信息化、智能化和社會化的新型現(xiàn)代交通系統(tǒng)。第4頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五2智能化空間分析技術(shù)

GIS空間分析是利用各種空間分析模型、空間操作技術(shù)對海量的空間數(shù)據(jù)進行有效處理，發(fā)現(xiàn)新知識和規(guī)律，其中必然涉及各種智能分析方法的運用問題。智能化的空間分析方法可以解決更加復(fù)雜的地理問題，并且提高解決地理問題的效率和精度。從近幾十年的發(fā)展來看，智能化空間分析方法主要經(jīng)歷了從決策樹、基于知識的專家系統(tǒng)到基于智能計算分析方法的不同階段。第5頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五智能化空間分析重點要解決空間知識的發(fā)現(xiàn)、表達、推理與計算等問題。對于描述性知識來說，符號方法是一種重要的知識表達與推理手段，如邏輯（模糊與非模糊）、產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)、面向?qū)ο蟮募夹g(shù)以及綜合方法等?；谥R的決策可以由以知識工程及人工智能理論為基礎(chǔ)的決策支持系統(tǒng)來完成，智能知識的表達與推理是智能化空間決策支持系統(tǒng)的核心。第6頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五在人工智能中，地理現(xiàn)象、地理事實、地理概念、地理規(guī)律等統(tǒng)稱地理知識，將地理知識應(yīng)用在空間分析中則形成了“地理專家系統(tǒng)”。

20世紀80～90年代，基于知識的地理專家系統(tǒng)是地理研究方法中比較流行的模式，例如wayre等人提出的有關(guān)鐵路與高速公路交叉口安全管理與分析的基于知識的GIS；LamDavid等人將專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GIS相結(jié)合建立了用于環(huán)境管理的決策支持系統(tǒng)；南京大學(xué)開發(fā)的用于尋找地下水的專家系統(tǒng)等，都較好地解決了有關(guān)的非線性地理問題。第7頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五美國學(xué)者James在1992年首次提出了智能計算技術(shù)的概念。智能計算以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，即使在對象模型和邊界條件不夠精確和完整的情況下，也能夠獲得合理的解釋，因此能夠有效地解決系統(tǒng)中一些非線性和不確定性的問題。智能計算技術(shù)是基于計算的，或者基于計算和基于符號物理相結(jié)合的各種智能理論、模型、方法的綜合集成，對于具有大規(guī)模并行分布式的結(jié)構(gòu)性知識分析處理，具有其他技術(shù)無可替代的優(yōu)越性。第8頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五二、智能計算技術(shù)1人工智能技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展智能是個體有目的的行為、合理的思維以及有效地適應(yīng)環(huán)境的綜合性能力。

人工智能（artificialintelligence，AI）是指通過對人類智力活動奧秘的探索與記憶思維的研究，開發(fā)人類智力活動的潛能、探討用各種機器模擬人類智能的途徑，使人類的智能得到物化、延伸和擴展的一門學(xué)科。它與生物工程和空間技術(shù)成為當(dāng)今世界的三大尖端技術(shù)。第9頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五人工智能發(fā)展簡史

年代主要發(fā)展方向

1930～1940s理論思考

1950s簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1960s啟發(fā)式搜索

1970s專家系統(tǒng)

1980s神經(jīng)計算、遺傳算法和人工生命

1990s遺傳規(guī)劃、模糊邏輯和混合智能系統(tǒng)第10頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五主要事件：

◆1930～40s，智能界主要進行機器智能的理論思考，數(shù)理邏輯和關(guān)于計算的新思想促成了人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展。

◆

1946年第一臺電子計算機ENIAC面世，為AI的產(chǎn)生奠定了必要的技術(shù)基礎(chǔ)。

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1950年，英國數(shù)學(xué)家Turing在神經(jīng)學(xué)和心理學(xué)的啟發(fā)下，提出了計算機能夠思維的論斷，把符號處理過程中的形式推理上升到思維的高度，為AI奠定了理論基礎(chǔ)。第11頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五

◆

1943年，McCullonch和Pitts根據(jù)動物神經(jīng)元的生理特點提出了人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，即MP神經(jīng)元模型，多個MP神經(jīng)元組成的MP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成一些簡單的邏輯功能。

◆1950s開始，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為人工智能的主要研究領(lǐng)域，建立了第一個真正的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，到60年代初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究收到科學(xué)界的高度重視，人工智能研究進入高潮。

◆

1970s，專家系統(tǒng)在人工智能界顯示出強大的生命力，建立了各領(lǐng)域的應(yīng)用專家系統(tǒng)。第12頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五◆1980年代，專家系統(tǒng)和知識工程在世界范圍內(nèi)得到迅速發(fā)展，實現(xiàn)了從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，從一般思維規(guī)律的探討走向?qū)ｉT知識運用的突破?！?970年代初，Holland提出了遺傳算法的基本定理。遺傳算法（Geneticalgorithms，GA）起源于對生物系統(tǒng)進行的計算機模擬研究，是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)優(yōu)化概率搜索算法。80年代后遺傳算法得到廣泛的應(yīng)用。◆1980年代末以后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯與遺傳算法開始進行交叉和結(jié)合，形成了人工智能的新的研究方向——智能計算（Computationalintelligence）。第13頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五2智能計算的概念智能計算也稱為“軟計算”，迄今為止沒有統(tǒng)一的定義，大體有以下幾種：

（1）智能計算就是受自然界或生物界規(guī)律的啟迪，根據(jù)其原理模擬設(shè)計求解問題的算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法、進化規(guī)劃、模擬退火技術(shù)和群集智能技術(shù)等。

（2）智能計算（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化、遺傳、生態(tài)等理論）作為第二代人工智能方法，是連接主義、分布式人工智能和自組織系統(tǒng)理論共同發(fā)展的結(jié)果。第14頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五（3）智能計算是用計算機模擬和再現(xiàn)人類的某些智能行為。從方法論的角度，計算智能大體可以分為三種基本類型：

◆以符號操作為基本特征的符號機制，從抽象層次模擬和再現(xiàn)人類的某些智能行為，演繹方法構(gòu)成其主要的邏輯框架；◆以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的聯(lián)結(jié)機制，從神經(jīng)元相互作用的層次模擬再現(xiàn)人類的智能行為；◆以遺傳算法為代表的進化機制，從自然進化的角度探尋智能的形成方式。第15頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五（4）智能計算廣義地講就是利用仿生學(xué)思想，基于生物體系的生物進化、細胞免疫、神經(jīng)細胞網(wǎng)絡(luò)等某些機制，用數(shù)學(xué)語言抽象描述的計算方法，用以模擬生物體系和人類的智能機制。從方法論的角度和目前的研究狀況看，智能計算有下面幾種基本類型：◆處理不確定信息的模糊數(shù)學(xué)和粗集理論；◆再現(xiàn)人類某些智能行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；◆以模擬生物進化規(guī)律為特征的遺傳算法；◆以免疫操作為基本特征的免疫算法；◆以DNA復(fù)制為基本特征的DNA計算。第16頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五3智能計算技術(shù)的特點及組成（1）智能計算技術(shù)的特點◆智能性智能計算技術(shù)的智能性包括自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)性等，這些特征使得該技術(shù)能夠根據(jù)環(huán)境的變化自動發(fā)現(xiàn)環(huán)境的特性和規(guī)律。◆穩(wěn)健性穩(wěn)健性是指在不同環(huán)境和條件下算法的適用性和有效性，利用智能計算技術(shù)求解不同問題時，只需要設(shè)計相應(yīng)的適應(yīng)性評價函數(shù)，不需要修改算法的其他部分。第17頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五◆不確定性智能計算的不確定性是伴隨其隨機性而來的，其主要操作都含有隨機因子，從而在算法的進化過程中，事件發(fā)生與否帶有較大的不確定性?！魪娀嬎阒悄苡嬎悴恍枰芏啻蠼獾谋尘爸R，而主要依賴于大量快速的運算，從數(shù)據(jù)集中尋找規(guī)則或者規(guī)律，這是智能計算的主要特征。第18頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五◆容錯性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)都有很好的容錯性，從神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中刪除一個神經(jīng)元，或從模糊推理系統(tǒng)中去掉一條規(guī)則，并不會破壞整個系統(tǒng)，由于具有并行和冗余的特征，系統(tǒng)可以繼續(xù)工作。◆全局優(yōu)化傳統(tǒng)的計算方法一般采用的是梯度下降的爬山策略，遇到多峰函數(shù)時容易陷入局部最優(yōu)，遺傳算法能在解空間的多個區(qū)域內(nèi)同時進行搜索，并且能夠以較大的概率跳出局部最優(yōu)以找出整體最優(yōu)解。第19頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五（2）智能計算技術(shù)的組成

Zadeh提出的智能計算的組成

模糊邏輯（fuzzylogic）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neuralnetwork）

概率推理（probabilisticreasoning）

進化計算（evolutionalcomputation）

學(xué)習(xí)理論（learningtheory）

置信網(wǎng)絡(luò)（beliefnetwork）

混沌理論（chaotheory）其中進化計算包括遺傳算法、進化策略和進化規(guī)劃等三個分支。第20頁，共22頁，2023年，2月20日，星期五有些研究者認為智能計算還應(yīng)當(dāng)包括非線性科學(xué)中的小波分析、混沌動力學(xué)、分形幾何理論、免疫算法（immunealgorith