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1、隨著GIS分析工作中數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速發(fā)展和空間分析推理的要求越來越高,傳統(tǒng)GIS空間分析方法難以對(duì)迅速增長(zhǎng)的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、細(xì)致的分析,因此結(jié)合人工智能數(shù)據(jù)分析方法研究海量復(fù)雜地理信息數(shù)據(jù)的推理已成為GIS領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。本文針對(duì)地理實(shí)體數(shù)據(jù)中隱含信息推理困難等問題,從地理實(shí)體數(shù)據(jù)的構(gòu)成著手,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)地理實(shí)體數(shù)據(jù)隱含的規(guī)律進(jìn)行分析,建立基于地理實(shí)體時(shí)空特征的BP網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體狀態(tài)預(yù)測(cè)推理模型。實(shí)現(xiàn)了地理實(shí)體空間數(shù)據(jù)
2、、屬性數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、一體化組織,并解決了在GIS領(lǐng)域中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行推理模型構(gòu)建的問題。主要研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面:
(1)分析地理實(shí)體信息推理方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。在論述地理實(shí)體數(shù)據(jù)組織方法的研究現(xiàn)狀和時(shí)空數(shù)據(jù)推理方法的研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,比較了地理實(shí)體不同的認(rèn)知方法并確定了適合于本文研究?jī)?nèi)容的認(rèn)知方法。研究分析了實(shí)體數(shù)據(jù)推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的基礎(chǔ),確定本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型。
(2)對(duì)地理實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和定義,
3、化簡(jiǎn)并標(biāo)準(zhǔn)化地理實(shí)體的時(shí)空數(shù)據(jù),并映射成一體化的形式,使其能夠較好的在數(shù)學(xué)模型中進(jìn)行處理。結(jié)合BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)抽象得出的高維空間數(shù)據(jù)進(jìn)行插值擬合,解決地理實(shí)體數(shù)據(jù)在BP網(wǎng)絡(luò)推理模型處理過程中地理實(shí)體數(shù)據(jù)與BP網(wǎng)絡(luò)輸入要求不匹配的問題。
(3)在對(duì)地理時(shí)空數(shù)據(jù)有效組織的基礎(chǔ)上,探討以地理實(shí)體時(shí)空數(shù)據(jù)推理為主的BP網(wǎng)絡(luò)推理模型的設(shè)計(jì),主要包括數(shù)據(jù)推理方法、BP推理算法及模型、推理機(jī)的設(shè)計(jì)等內(nèi)容。
(4)結(jié)合地理實(shí)體數(shù)據(jù)
4、構(gòu)成和BP網(wǎng)絡(luò)推理模型,以水環(huán)境分析中水體質(zhì)量推理為應(yīng)用方向,設(shè)計(jì)地理實(shí)體信息推理模型的數(shù)據(jù)架構(gòu)及數(shù)據(jù)庫(kù),最后以簡(jiǎn)單的示例實(shí)現(xiàn)了推理過程。
本文對(duì)地理實(shí)體的空間數(shù)據(jù)及數(shù)值型屬性數(shù)據(jù)的構(gòu)成進(jìn)行研究,簡(jiǎn)化復(fù)雜地理實(shí)體的構(gòu)成并對(duì)地理實(shí)體時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、一體化組織,解決了由于不同地理實(shí)體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同進(jìn)而引發(fā)的推理模型適應(yīng)性不強(qiáng)的問題。在此基礎(chǔ)上,使用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)一體化組織的地理實(shí)體時(shí)空屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而發(fā)掘其中隱含的規(guī)律,建立基
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