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第1章　智能式GIS的提出1

1.1 GIS概述1

1.1.1 GIS的定义1

1.1.2 GIS的组成2

1.1.3 GIS的基本功能4

1.1.4 GIS的发展6

1.2　智能式GIS的提出8

1.3　智能式GIS的定义9

1.4　智能式GIS的发展前景11

参考文献12

第2章　计算机人工智能14

2.1　人工智能的概述14

2.1.1　人工智能的定义14

2.1.2　人工智能的研究目标16

2.1.3　人工智能的主要成就17

2.1.4　人工智能对社会各领域的影响18

2.2　人工智能的发展历史19

2.2.1　人工智能诞生的历史背景19

2.2.2　人工智能的诞生21

2.2.3　人工智能的发展21

2.3　人工智能的发展现状和展望24

2.4　人工智能的基本原理和方法25

2.5　人工智能主要应用领域26

2.5.1　自动定理证明27

2.5.2　模式识别27

2.5.3　专家系统28

2.5.4　机器学习31

2.5.5　智能决策支持系统33

参考文献34

第3章　人工智能一般算法37

3.1　人工神经网络37

3.1.1　BP神经网络38

3.1.2　Hopfield神经网络40

3.2　遗传算法42

3.2.1　概述42

3.2.2　遗传算法的基本组成43

3.3　免疫算法50

3.3.1 自然免疫系统简介50

3.3.2　免疫算法50

3.4　群体智能算法53

3.4.1　粒子群优化算法53

3.4.2　蚁群算法54

参考文献56

第4章　GIS与人工智能的结合59

4.1 GIS有关应用领域59

4.1.1　城市与区域规划59

4.1.2　资源管理与利用60

4.1.3　环境监测与保护61

4.1.4　商业规划与分析61

4.2 GIS与人工智能结合的必要性和可行性62

4.2.1　空间知识分析智能化63

4.2.2　地理模拟智能化66

4.2.3　空间优化与决策的智能化69

4.3　人工智能在GIS中的研究热点73

4.3.1　专家系统与GIS73

4.3.2　进化计算与GIS74

4.3.3　神经计算与GIS75

参考文献76

第5章　智能式GIS与空间知识发现79

5.1　基于数据挖掘的元胞自动机与空间知识发现79

5.1.1　数据挖掘及地理元胞自动机80

5.1.2　实验区及空间数据82

5.1.3 CA转换规则的自动挖掘83

5.1.4　模拟结果及检验86

5.1.5　结论89

5.2　基于生物群集智能优化的遥感分类方法89

5.2.1　粒子群算法的基本原理90

5.2.2　基于粒子群的遥感分类方法91

5.2.3　影像分类实验94

5.2.4　结论97

5.3　基于蚁群智能的遥感分类方法97

5.3.1　蚁群算法的基本原理98

5.3.2　基于蚁群智能的遥感分类模型99

5.3.3　影像分类实验103

5.3.4　结论105

参考文献106

第6章　智能地理模拟与优化109

6.1　地理模拟工具：元胞自动机和多智能体109

6.1.1　元胞自动机109

6.1.2　多智能体系统111

6.2　基于CA的智能元胞自动机与城市模拟112

6.2.1　基于GA的CA模型参数获取及城市形态调控模拟113

6.2.2　模型应用及结果分析115

6.2.3　结论122

6.3　基于ANN的智能元胞自动机与土地利用变化模拟123

6.3.1　基于ANN和GIS的CA模型124

6.3.2　应用及模拟结果126

6.3.3　结论130

6.4　基于ACO与元胞自动机的智能式地理模拟131

6.4.1　基于蚁群智能算法的地理元胞自动机131

6.4.2　基于蚁群智能的地理元胞自动机134

6.4.3　模型应用及结果136

6.4.4　模型验证与对比139

6.4.5　结论141

6.5　基于AIS的智能元胞自动机与规划情景模拟143

6.5.1 AIS的基本原理144

6.5.2 AIS自动获取CA的转换规则144

6.5.3　基于AIS和元胞自动机的城市规划模型147

6.5.4　模型应用及结果149

6.5.5　珠江三角洲城市群的规划情景模拟152

6.5.6　结论156

6.6　基于分析学习的智能元胞自动机与城市演变模拟157

6.6.1　逻辑回归模型157

6.6.2　分析学习模型158

6.6.3　应用及模拟结果162

6.6.4　验证165

6.6.5　结论166

6.7　基于多智能体的地理空间分异现象模拟166

6.7.1　基于多智能体的居住空间分异模型168

6.7.2　实现与模拟结果173

6.7.3　结论和讨论175

6.8　基于多智能体的土地利用空间格局演变模拟175

6.8.1　基于多智能体的城市土地利用变化模拟模型176

6.8.2　模型及应用180

6.8.3　模型的检验186

6.8.4　结论187

参考文献187

第7章　空间优化与决策193

7.1　智能式GIS与空间点状地物优化194

7.1.1　基于城市扩张模拟的基础设施优化模型194

7.1.2　基于GA的空间优化模型201

7.1.3　基于GA的农田生物质能集约利用优化模型211

7.1.4　基于ACA（蚁群智能算法）的大区域优化选址模型219

7.1.5　基于PSO（粒子群算法）的区域选址优化模型229

7.2　智能式GIS与空间线状地物优化242

7.3　智能式GIS与空间面状地物优化253

7.4　基于耦合的地理模拟优化系统263

7.4.1　引言263

7.4.2　地理模拟优化系统264

7.4.3　结论270

参考文献271