空间建模与空间决策支持

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1、第十章空间建模与空间决策支持教学目的与要求：了解数据仓库、元胞自动机及空间定位和配置方面的知识，掌握空间决策支持系统、专家系统的基本组成、处理方法，能用基本的分析完成特定的功能。教学重点：空间分析过程，空间决策支持系统，专家系统。教学难点：空间决策支持系统的方法和管理系统。1．空间分析过程及其模型1．1空间分析过程空间分析的目的是解决某类与地理空间有关的问题，通常涉及多种空间分析操作的组合。好的空间分析过程设计将十分有利于问题的解决，一般步骤是：1）明确分析的目的和评价准则；2）准备分析数据；3）进行空间分析操作；4）进行结果分析；5）解释、评价结果（如有必要

2、，返回步骤1）；6）结果输出（地图、表格和文档）。1．2空间分析建模“地图建模”（CartographicModeling）：是通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的、交互的空间分析操作命令，对一个空间决策过程进行的模拟。地图建模的结果得到一个“地图模型”，它是对空间分析过程及其数据的一种图形或符号表示，目的是帮助分析人员组织和规划所要完成的分析过程，并逐步指定完成这一分析过程所需的数据。2．空间决策支持模型2．1空间决策过程的复杂性当采用数学表述形式表达一般化决策问题时，包括以下几个构成部分：1）方案集合：2）状态集合：3）损益函数：4）目标函数（决策准则

3、）：空间决策与一般决策问题同样有确定性决策、不确定性决策和风险决策。2．2．1效用理论效用理论是决策分析的基础。事物的不确定性可看作是许多简单随机事件的复合。在简单随机事件内引进“优先”或“偏好”的概念，并在随机事件集合的基础上建立公理体系，即假设在随机事件集合中存在下列条件：1）相对偏好顺序；2）偏好关系具可传递性；3）简单随机事件间的可比性；4）偏好关系可以量化；5）不确定性可以量化；6）等价随机事件可相互代换。在这样的条件下可用一个数值来描述简单随机事件的期望效益，称之为效用。由简单随机事件的效用可确定一般不确定事件的效用。2．2．2决策树决策树的方法是

4、顺着树的各个分校进行分析，并计算各种可能情况的概率大小，最后计算在这些条件下最终出现的后果的效用，将各种效用加以比较，从中选取最佳效用所对应的试验与决策作为应取的决策。2．2．3贝叶斯决策由于决策总是在事件发生之前做出，而事件是否发生又不是确定的，因此常采用统计学中贝叶斯公式对事件发生的概率作先验估计，这就是贝叶斯方法。2．3空间决策支持系统决策支持系统（DecisionSupportSystem,DSS）是辅助决策者通过数据、模型、知识以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。DSS的基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理机部

5、分、人机交互部分。通常空间决策支持系统包括以下的功能：不同数据源的空间和非空间数据的获取、输入、存储；复杂空间数据结构和空间关系表示方法，适于数据查询、检索、分析、显示；灵活的集成程式式空间知识（数学模型、空间统计）和数据的处理功能；灵活的功能修改和扩充机制；友好的人机交互界面；提供决策需要的多种输出；提供非结构化空间知识的形式化表达方法；提供基于领域专家知识的推理机制；提供自动获取知识或自学习功能；提供基于空间信息、描述性知识、程式式知识的智能控制机制。2．4通用智能空间决策支持系统结构体系建立空间决策支持系统最经济和灵活的方式是使用软件工程和知识工程的方法

6、开发空间决策支持系统开发环境（外壳或产生器），这样领域专家就可以使用它快速高效地建立多种领域空间决策支持系统。也就是说开发一个通用的开发工具，决策者可以用来定制、修改、调整、扩展空间决策支持系统以解决特定的空间决策问题。2．5空间决策支持系统的模型管理系统模型管理系统应具有下列功能：帮助用户选择与分析有关的模型；对多种类型的模型进行分类和维护以支持各种层次的决策过程；能将模型子模块组合复杂的模型；提供恰当的数据结构满足查询、分析、显示；满足与数据库的嵌入或数据交换；满足模型与描述性知识的交流；提供用户咨询和结果解释的友好界面；3．专家系统3．1专家系统的基本组

7、成专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于：专家系统所解决的问题一般没有算法解，并且往往是要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。一般的专家系统包括数据库，知识库，推理机，解释器及知识获取五个部分组成：3．2专家系统的知识处理3．2．1人工智能与专家系统人工智能的目的是用计算机模拟人类，其中包括模拟人类的动作——机器人，模拟人类的视听能力——计算机视觉、听觉的模式识别，模拟人类语言——计算机自然语言，模拟人脑——电脑。3．2．2知识表示知识表示就是知识的形式化，就是研究用机器表示知识的可行的、有效的、通用的原则和方法。目前常用的知识表示方法有：产生式规

8、则、语义网络法、框架表示法、与或图法，