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1、中国科学D辑地球科学2004,34(9):865~872865*知识发现及地理元胞自动机**黎夏(中山大学地理科学与规划学院,广州510275)叶嘉安(香港大学城市规划及环境管理研究中心,香港)摘要提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机(CA)进行地理模拟的新方法.CA具有很强的模拟复杂系统的能力.CA的核心是如何定义转换规则,但目前还没有很好定义转换规则的方法.主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响很大.而且,这些转换规则基本是通过数学公式来隐含表达,在反映复杂关系时有一定的局限性
2、.利用数据挖掘技术从GIS和遥感数据中发现知识,自动找到CA的转换规则,大大缩短了建模所需要的时间,并改善了模拟效果.关键词知识挖掘元胞自动机地理模拟地理信息系统近年来,Cellularautomata(CA)已经被较多地应公式来对它们进行表达和模拟.研究表明,CA是模[1,2][12]用在地理现象的模拟中,特别是用于城市模拟.拟复杂系统十分有用的工具.城市系统正是应用[1,2,6][13]国内学者也较早地开展了有关工作,并在国内外刊CA进行模拟的最成功例子之一.Couclelis较[3~7]物
3、上发表了许多有关城市CA的论文.CA的中文早地进行了城市的CA模拟,她认为CA的模拟结果[1]译法有多种,包括“元胞自动机”、“细胞自动机”和“单可以作为各种真实城市的类比物.Batty等也在城市[3,4]元自动机”等.CA用于地理现象模拟的例子包括CA方面进行了有影响的研究.他们开始是使用与[8][9]山火蔓延、动物群种数目的动态变化、城市系统CA类似的技术,即diffusionlimitedaggregation[1,2][3,6]和土地利用的演变、优化城市形态的形成、可(DLA),来模拟建
4、成区的扩张.后来,他们也采用了[10][11][1]持续土地利用规划、农田保护区自动生成等.起源于计算科学和生物学的CA进行城市模拟.许多地理现象都属于复杂系统,无法利用数学转换规则是CA模型的核心,但定义这些规则往2003-09-22收稿,2004-01-23收修改稿*国家自然科学基金资助项目(批准号:40071060)**E-mail:qplx@zsu.edu.cnSCIENCEINCHINASer.DEarthSciences866中国科学D辑地球科学第34卷往是十分繁琐的.学者们主要是采
5、用启发式的方法其中freq(CSj,)为S中属于类别Cj的样品数目.
6、S
7、[14][2][15]来定义转换规则,例如包括矩阵、多准则判断为样品总数目.[6]和灰度等方法.这些方法受主观因素影响很大,在假设把S分解为n个Si的子集,则分解后的平均形式上相互有明显的差别.而且,这些转换规则大多信息量为数都是隐含的,是通过数学公式来表达,如何确定公nSi式中的参数十分困难.为此,我们提出了利用训练神infoxi(S)=´åinfoS(),(2)Si=1[7,16]经网络的方法来自动获取CA的参数值,从
8、而减分解后信息增加值为少CA的不确定性.不足的是,神经网络方法属于黑gain(X)=-info(S)infoSx().(3)箱结构,用户不能清晰地知道模型运行的机制,对模为了防止产生过多的分解数目,要用split_info(X)型参数的具体物理意义很难理解.上述这些方法都对gain(X)进行标准化.Split_info(X)的计算如下:是通过数学公式来表达转换规则,但数学公式在反映复杂的关系时有很大的局限性.nSSæöiisplit_infoX()=-´ålog,2ç÷ç÷(4)本文提出了利用数
9、据挖掘技术(datamining)来自i=1SSèø动获取CA转换规则的新方法.数据挖掘技术已经被最后有:应用于遥感专家系统的分类中,它能解决专家知识gain_ratio(X)=gain(X)/split_infoX().(5)获取的瓶颈难题,提高遥感的分类效率.最近,有些分类树在每个节点的分解必须满足熵的减少值学者也开始利用数据挖掘技术从GIS数据库中获取[17]达到最大的条件.根据上面算法,利用计算机递归的知识,包括进行土壤分类的研究.CA在地理学领域方法,反复寻找最佳的分解,从而生成决策树
10、.利用应用时往往涉及到大量的空间数据,使用知识挖掘这个算法,可以从训练数据中自动获得规则.技术将能大大提高CA的模拟能力.所获得的转换规数据挖掘技术能有效地从GIS数据库中挖取出则无需通过数学公式来表达,能更方便和准确地描地理知识,包括空间分布规律等.将数据挖掘技术与述自然界中的复杂关系.目前还没有利用数据挖掘地理元胞自动机结合,可以自动从观察数据中生成技术来建立CA模型的研究报道.模拟所需要的转换规则,并同时完成模型的纠正过1数据挖掘及地理元胞自动机程.CA的转换规则决定每个单元(cell)状
