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 (дополнение) слоя	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 данных, регрессия и прогноз.	79
4.2.4. Проблема экстраполяции	82
4.3. Применение технологии для визуализации и анализа Таблицы экологических измерений .	82
Атлас №1, №2 информационных раскрасок	84
Атлас информационных раскрасок №1	86
Атлас информационных раскрасок №2	87
Заключение.	88
Литература .	89

Весь документ PDF ~ 1.7M