На главную страницу

To main page

 

 

Питенко А.А. Нейросетевой анализ в геоинформационных системах. Красноярск, 2000.

 

Представленная в работе технология нейросетевого анализа в ГИС предназначена для решения широкого спектра задач, связанных с анализом и прогнозом явлений и событий окружающего мира, с осмыслением и выделением главных факторов и причин, а также их возможных последствий, с планированием стратегических решений и текущих последствий предпринимаемых действий.

 

Разработанные в рамках технологии методы ориентированы на следующие применения:

·     автоматизированное построение нейросетевых блоков для решения задач оценки, диагностики и прогнозирования на основе эмпирических данных в составе существующих геоинформационных систем;

·     построение и исследование нейросетевых моделей решения задач анализа данных в ГИС;

·     представление и анализ средствами ГИС многомерных данных произвольной природы.

 

Содержание

Введение.

1. Проблема анализа данных в ГИС

7

1.1. ГИС среди информационных технологий ` .

7

1.2. Классификация в ГИС.

8

1.2.1. Классификация `

9

1.2.2. Районирование и типология

10

1.2.3. Временные характеристики .

10

1.3. Трудности в классификации географических комплексов .

10

1.3.1. Местоположение географических явлений 

и пространственные особенности

11

1.3.2. Плохая формализация.

11

1.3.3. Лишние данные и различная степень значимости 

исходных показателей

12

1.3.4. Признаки разной природы

12

1.3.5. Несоответствие модели решаемой задаче .

13

1.3.6. Нормировка исходных показателей

13

ИНС и ГИС

13

2. ГИС как средство визуализации и анализа 

данных различной природы .

15

2.1 Введение в ГИС

15

Данные

16

Объекты

16

Слой

16

Объект слоя.

16

Легенда карты

16

Карта.

16

2.2 Модели ГИС

17

Растровые модели

17

2.3 Основные идеи метода анализа данных в ГИС 

с помощью искусственных нейронных сетей.

19

Обобщение задач

19

Формальная постановка

20

2.4. Аналитические задачи в ГИС, 

решаемые с помощью искусственных нейронных сетей

21

Построение (дополнениеслоя

21

Восстановление легенды слоя.

22

Районирование и типология

23

Создание моделей поверхностей .

23

Интерполяция и прогнозное картирование .

24

Временной анализ

24

Выбор значимых признаков

25

2.5 Основные идеи визуализации 

и анализа данных произвольной природы.

25

Описание задачи

26

Объекты метода

27

3. Нейросетевой анализ связи между слоями

32

3.1. Методы нейросетевого анализа связей между слоями.

32

3.1.1. Проблема построения и использования нейросетей

в Геоинформационных системах.

32

3.1.2. Технология построения нейросетевых моделей 

в составе Геоинформационной системы

36

3.1.3. Задачи для нейронных сетей .

50

3.2. Программные средства и примеры использования .

52

3.2.1. Реализация программного комплекса 

для нейросетевого анализа данных в ГИС 

52

Программная реализация системы

56

3.2.2. Решение задачи восстановления пропусков

57

4. Технология картирования произвольных данных .

66

4.1. Упругие карты .

66

4.1.1. Введение.

66

4.1.2. Постановка задачи

68

4.1.3. Построение упругой карты.

70

4.1.4. Проектирование многомерных данных 

на двумерную сетку

71

4.1.5. Использование карты для анализа распределения данных .

74

4.2. Применение методов визуализации произвольных данных 

к картографированию экономических таблиц .

75

4.2.1. Раскраска по признакам .

76

4.2.2. Раскраска по плотности данных

77

4.2.3. Восстановление данныхрегрессия и прогноз.

79

4.2.4. Проблема экстраполяции

82

4.3. Применение технологии для визуализации и анализа
Таблицы экологических измерений .

82

Атлас №1, информационных раскрасок

84

Атлас информационных раскрасок №1

86

Атлас информационных раскрасок №2

87

Заключение.

88

Литература .

89

 

Весь документ PDF ~ 1.7M

Hosted by uCoz