模糊神经网络算法matlab,模糊神经网络算法原理

神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好

没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。

神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。

模糊算法可将一些难以量化的参数模糊处理，并且算法较简单，尤其是适用于专家经验占主要地位的系统，因为添加一条专家经验只需往规则库里添加一条语句即可。用这种算法要注意区间不能划得太宽，否则算法太不精确。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》 写作猫。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。

刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：P神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制RBF网络的回归——非线性函数回归的实现GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优遗传算法优化计算——建模自变量降维基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类。

神经网络算法是什么?

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Introduction——————————————————————————–神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是”人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。

Theneuron——————————————————————————–虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后，神经元会计算出权重合计值（netvalue），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。

相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning——————————————————————————–正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要”教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture——————————————————————————–在神经网络中，遵守明确的规则一词是最”模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmannmachines）！

而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元”层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

TheFunctionofANNs——————————————————————————–神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。

分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。

更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个’脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。

TheUpsandDownsofNeuralNetworks——————————————————————————–神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。

它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在…是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。

因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN神经网络，NeuralNetworkANNs人工神经网络，ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个”虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个”节点”，而整个计算是由成千上万个”节点”组成的”一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。

这样组织起来的”虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

深度学习与神经网络有什么区别

找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。特征是由网络自己选择。

另外，深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。

深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。而神经网络则是可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。

生物神经网络就是生物的大脑神经元、主要是由细胞以及触点组成的，主要的作用就是让生物产生意识，或者是帮助生物实现思考还有行动的目的。神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为”神经网络”或类神经网络。

目前前沿的人工智能算法是什么？（除了遗传算法，神经网络等）

地理信息数字化主要方法

信息来源如果能将你所在州的降雨和你所在县上空的照片联系起来，可以判断出哪块湿地在一年的某些时候会干涸。一个GIS系统就能够进行这样的分析，它能够将不同来源的信息以不同的形式应用。

对于源数据的基本要求是确定变量的位置。位置可能由经度，纬度和海拔的x，y，z坐标来标注，或是由其他地理编码系统比如ZIP码，又或是高速公路英里标志来表示。任何可以定位存放的变量都能被反馈到GIS。

一些政府机构和非政府组织生产正在制作能够直接访问GIS的计算机数据库。可以将地图中不同类型的数据格式输入GIS。GIS系统同时能将不是地图形式的数字信息转换可识别利用的形式。

例如，通过分析由遥感生成的数字卫星图像，可以生成一个与地图类似的有关植被覆盖的数字信息层。同样，人口调查或水文表格数据也可在GIS系统中被转换成作为主题信息层的地图形式。

资料展现GIS数据以数字数据的形式表现了现实世界客观对象（公路，土地利用，海拔）。现实世界客观对象可被划分为二个抽象概念：离散对象（如房屋）和连续的对象领域（如降雨量或海拔）。

这二种抽象体在GIS系统中存储数据主要的二种方法为：栅格（网格）和矢量。栅格（网格）数据由存放唯一值存储单元的行和列组成。

它与栅格（网格）图像是类似的，除了使用合适的颜色之外，各个单元记录的数值也可能是一个分类组，例如土地使用状况，一个连续的值，或是降雨量，或是当数据不是可用时记录的一个空值。

栅格数据集的分辨率取决于地面单位的网格宽度。通常存储单元代表地面的方形区域，但也可以用来代表其它形状。

栅格数据既可以用来代表一块区域，也可以用来表示一个实物，实物被存储为…矢量数据利用了几何图形例如点，线（一系列点坐标），或是面（形状决定于线）来表现客观对象。

例如，在住房细分中以多边形来代表物产边界，以点来精确表示位置。矢量同样可以用来表示具有连续变化性的领域。利用等高线和不规则三角网（TIN）来表示海拔或其他连续变化的值。

TIN的记录对于这些连接成一个由三角形构成的不规则网格的点进行评估。三角形所在的面代表地形表面。利用栅格或矢量数据模型来表达现实既有优点也有缺点。

栅格数据设置在面内所有的点上都记录同一个值，而矢量格式只在需要的地方存储数据，这就使得前者所需的存储的空间大于后者。对于栅格数据可以很轻易地实现覆盖的操作，而对于矢量数据来说要困难得多。

矢量数据可以象在传统地图上的矢量图形一样被显示出来，而栅格数据在以图象显示时显示对象的边界将呈现模糊状。除了以几何向量坐标或是栅格单元位置来表达的空间数据外，另外的非空间数据也可以被存储。

在矢量数据中，这些附加数据为客观对象的属性。例如，一个森林资源的多边形可能包含一个标识符值及有关树木种类的信息。在栅格数据中单元值可存储属性信息，但同样可以作为与其他表格中记录相关的标识符。

资料撷取数据撷取——向系统内输入数据——它占据了GIS从业者的大部分时间。有多种方法向GIS中输入数据，在其中它以数字格式存储。印在纸或聚酯薄膜地图上的现有数据可以被数字化或扫描来产生数字数据。

数字化仪从地图中产生向量数据作为操作符轨迹点、线和多边形的边界。扫描地图可以产生能被进一步处理生成向量数据的光栅数据。测量数据可以从测量器械上的数字数据收集系统中被直接输入到GIS中。

从全球定位系统（GPS）——另一种测量工具中得到的位置，也可以被直接输入到GIS中。遥感数据同样在数据收集中发挥着重要作用，并由附在平台上的多个传感器组成。

传感器包括摄像机、数字扫描仪和激光雷达，而平台则通常由航空器和卫星构成。现在大部分数字数据来源于图片判读和航空照片。软拷贝工作站用来数字化直接从数字图像的立体象对中得到的特征。

这些系统允许数据以二维或三维捕捉，它们的海拔直接从用照相测量法原理的立体象对中测量得到。现今，模拟航空照片先被扫描然后再输入到软拷贝系统，但随着高质量的数字摄像机越来越便宜，这一步也就可被省略了。

卫星遥感提供了空间数据的另一个重要来源。这里卫星使用不同的传感器包来被动地测量从主动传感器如雷达发射出去的电磁波频谱或无线电波的部分的反射系数。

遥感收集可以进一步处理来标识感兴趣的对象和类例如土地覆盖的光栅数据。除了收集和输入空间数据之外，属性数据也要输入到GIS中。对于向量数据，这包括关于表现在系统中的对象的附加信息。

输入数据到GIS中后，通常还要编辑，来消除错误，或进一步处理。对于向量数据必须要”拓扑正确”才能进行一些高级分析。比如说，在公路网中，线必须与交叉点处的结点相连。像反冲或过冲的错误也必须消除。

对于扫描的地图，源地图上的污点可能需要从生成的光栅中消除。例如，污物的斑点可能会把两条本不该相连的线连在一起。资料操作GIS可以执行数据重构来把数据转换成不同的格式。

例如，GIS可以通过在具有相同分类的所有单元周围生成线，同时决定单元的空间关系，如邻接和包含，来将卫星图像转换成向量结构。由于数字数据以不同的方法收集和存储，两种数据源可能会不完全兼容。

因此GIS必须能够将地理数据从一种结构转换到另一种结构。投影系统，坐标系统与转换财产所有权地图与土壤分布图可能以不同的比例尺显示数据。

GIS中的地图数据必须能被操作以使其与从其它地图获得的数据对齐或相配合。在数字数据被分析前，它们可能得经过其它一些将它们整合进GIS的处理，比如，投影与坐标变换。

地球可以用多种模型来表示，对于地球表面上的任一给定点，各个模型都可能给出一套不同的坐标（如纬度，经度，海拔）。最简单的模型是假定地球是一个理想的球体。

随着地球的更多测量逐渐累积，地球的模型也变得越来越复杂，越来越精确。事实上，有些模型应用于地球的不同区域以提供更高的精确度（如北美坐标系统，1983-NAD83-只适合在美国使用，而在欧洲却不适用）。

投影是制作地图的基础部分，它是从地球的一种模型中转换信息的数学方法，它将三维的弯曲表面转换成二维的媒介（比如纸或电脑屏幕）。

不同类型的地图要采用不同的投影投影系统，因为每种投影系统有其自身的合适的用途。

比如一种可以精确反映大陆形状的投影会歪曲大陆的相对尺寸（翻译的是英文的维基百科）GIS空间分析空间分析能力是GIS的主要功能，也是GIS与计算机制图软件相区别的主要特征。

空间分析是从空间物体的空间位置、联系等方面去研究空间事物，以及对空间事物做出定量的描述。一般地讲，它只回答What（是什么？）、Where（在哪里？）、How（怎么样？

）等问题，但并不（能）回答Why（为什么？）。

空间分析需要复杂的数学工具，其中最主要的是空间统计学、图论、拓扑学、计算几何等[1]，其主要任务是对空间构成进行描述和分析，以达到获取、描述和认知空间数据；理解和解释地理图案的背景过程；空间过程的模拟和预测；调控地理空间上发生的事件等目的。

GIS空间分析的内涵极为丰富，包括空间查询、空间量测、叠置分析、缓冲区分析、网络分析、空间统计分类等多个方面。

GIS空间分析技术方法包括以下两大类：⑴空间基本分析：基于空间图形数据的分析计算，即基于图的分析。该分析功能与GIS其他功能模块有紧密联系，技术发展也比较成熟。

主要有空间信息量算、缓冲区分析、空间拓扑叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结、空间统计分析等。⑵空间模拟分析：也称为专业型空间分析。

该技术解决应用领域对空间数据处理与输出的特殊要求，空间实体和关系通过专业模型得到简化和抽象，而系统则通过模型进行分析操作。目前GIS在该领域的研究相对落后，尚未形成一个统一的结构体系。

空间分析技术与许多学科有联系，地理学、经济学、区域科学、大气、地球物理、水文等专门学科为其提供知识和机理。

除了GIS软件捆绑空间分析模块外，目前也有一些专用的空间分析软件，如GISLIB、SIM、PPA、Fragstats等。

数据建模将湿地地图与在机场、电视台和学校等不同地方记录的降雨量关联起来是很困难的。然而，GIS能够描述地表、地下和大气的二维三维特征。例如，GIS能够将反应降雨量的雨量线迅速制图。

这样的图称为雨量线图。通过有限数量的点的量测可以估计出整个地表的特征，这样的方法已经很成熟。一张二维雨量线图可以和GIS中相同区域的其它图层进行叠加分析。

拓扑建模在过去的35年，在湿地边上有没有任何加油站或工厂经营过？有没有任何满足在2英里内且高出湿地的条件的这类设施？GIS可以识别并分析这种在数字化空间数据中的这种空间关系。

这些拓扑关系允许进行复杂的空间建模和分析。地理实体音的拓扑关系包括连接（什么和什么相连）、包含（什么在什么之中）、还有邻近（两者之间的远近）。

网络建模如果所有在湿地附近的工厂同时向河中排放化学物质，那么排入湿地的污染物的数量要多久就能达到破坏环境的数量？GIS能模拟出污染物沿线性网络（河流）的扩散的路径。

诸如坡度、速度限值、管道直径之类的数值可以纳入这个模型使得模拟得更精确。网络建模通常用于交通规划、水文建模和地下管网建模。

地理信息系统工程地理信息系统工程是应用系统原理和方法，针对特定的实际应用目的和要求，统筹设计、优化、建设、评价、维护实用GIS系统的全部过程和步骤的统称。GIS工程具有一定的广泛性。

它是系统原理和方法在GIS工程建设领域内的具体应用。

它的基本原理是系统工程，即从系统的观点出发，立足于整体，统筹全局，又将系统分析和系统综合有机地结合起来，采用定量的或定性与定量相结合的方法，提供GIS工程的建设模式。

同时，GIS工程在很大程度上是计算机软件系统，它在软件设计和实现上要遵循软件工程的原理，研究软件开发的方法和软件开发工具，争取以较少的代价获取用户满意的软件产品，支持GIS工程。

GIS工程又具有相对的针对性。GIS工程总是面向具体的应用而存在，它伴随着用户的背景、要求、能力、用途等诸多因素而发生变化。

这一方法说明GIS具有很强的功用性，另一方面则要求从系统的高度抽象出符合一般GIS工程设计和建设的思路和模式，用以指导各种GIS工程建设。

GIS工程涵盖范围很广，它贯穿工程设计、优化、建设、评价、维护更新等全过程，并综合考虑人的因素、物的因素，使其整体统筹考虑的范畴，做到”物尽其用，人尽其能”，以最小的代价取得最佳的收益。

GIS工程涉及因素众多，概括起来可以分为硬件、软件、数据及人。

硬件是构成GIS系统的物理基础；软件形成GIS系统的驱动模型；数据是GIS系统的血液；人则是活跃在GIS工程中的另一个十分重要的因素，人既是系统的提出者，又是系统的设计者、建设者，同时还是系统的使用者、维护者。

如果人的作用发挥得好，可以增强系统的功能，增加系统的效益，为系统增值，反之会削弱系统应有的潜能。

如果说硬件、软件、数据表现出某种层次关系的话，即软件构筑于硬件之上，数据赖以软件而存在，那么，人的作用就是嵌入在整个GIS工程领域之中。

GeographicInformationSystemJGISisaninternationalrefereedjournaldedicatedtothelatestadvancementofGeographicInformationSystem.Thegoalofthisjournalistokeeparecordofthestate-of-the-artresearchandpromotetheresearchworkinthesefastmovingareas.Thejournalpublishesthehighestquality,originalpapersincludedbutnotlimitedtothefields:JGIS是一个国际权威期刊，由美国科研出版社编辑。

致力于地理信息系统（GIS）的最新进展。这本杂志的目标是要保持一个记录的国家的最先进的研究，并促进在这些快速发展的领域的研究工作。

该杂志出版最高质量的，原来的文件，包含以下领域：地理信息系统CartographyandGeodesyComputationalGeometryComputerVisionApplicationsinGISDistributed,Parallel,andGPUAlgorithmsforGISEarthObservationEnvironmentalGeomatics—GIS,RSandOtherSpatialInformationTechnologiesGeographicalAnalysisforUrbanandRegionalDevelopmentGeographicInformationRetrievalGISandCloudComputingGISandHighPerformanceComputingHumanComputerInteractionandVisualizationImageandVideoUnderstandingLocation-BasedServicesLocationPrivacy,DataSharingandSecurityPerformanceEvaluationPhotogrammetrySimilaritySearchingSocialNetworksandVolunteerGeographicSpatialAnalysisandIntegrationSpatialandSpatio-TemporalInformationAcquisitionSpatialDataMiningandKnowledgeDiscoverySpatialDataQualityandUncertaintySpatialDataStructuresandAlgorithmsSpatialDataWarehousing,OLAP,andDecisionSupportSpatialInformationandSocietySpatialModelingandReasoningSpatialQueryProcessingandOptimizationSpatialSemanticWebSpatio-TemporalDataHandlingSpatio-TemporalSensorNetworksSpatio-TemporalStreamProcessingSpatio-TextualSearchingStandardizationandInteroperabilityforGISStorageandIndexingSystems,ArchitecturesandMiddlewareforGISTrafficTelematicsTransportationVisualLanguagesandQueryingWireless,Web,andReal-TimeApplications编辑本段GIS的发展趋势趋于综合性发展GIS、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）3S集成技术的发展在世界各国引起了普遍重视。

RS主要侧重于信息获取和动态监测；GIS主要是空间信息的管理、分析；GPS是空间定位、导航。GIS的综合性发展趋势还体现在与OA、Internet、多媒体、虚拟现实等技术的集成。

开放式GISGIS数据共享和交互式操作促进GIS社会化发展。开放式GIS协会（OGC）打破当前GIS业各地区、各单位、各企业各自为营的局面，促进GIS社会化发展。

产业化发展GIS产业对象主要包括：硬件、软件、数据采集与数据转换、电子数据、遥感信息获取与处理、系统开发与集成、咨询与技术服务。

向组件式发展采用面向对象技术开发组件式GIS是GIS软件发展的必然趋势，GIS软件的可配置性、可扩展性和开放性将更强，进行二次开发将更方便。

WEBGISWebGIS是Internet技术应用于GIS开发的产物。

是一个交互式的、分布式的、动态的地理信息系统，是由多个主机、多个数据库的无线终端，并由客户机与服务器（HTTP服务器及应用服务器）相连所组成的。

GIS通过WWW功能得以扩展，真正成为了一种大众使用的工具。

从WWW的任意一个节点，Internet用户可以浏览WebGIS站点中的空间数据、制作专题图，以及进行各种空间检索和空间分析，从而使GIS进入千家万户。

编辑本段地理信息系统空间分析的发展趋势GIS技术的应用极大地促进了空间分析的需求和应用。GIS应用的最高目标是空间决策支持，而空间决策支持的核心必然是空间分析。

因此，基于GIS的空间分析的发展方向为：由空间分析向时空分析领域拓展万事万物均处在一定的时空坐标系中，时间、空间和属性是地理实体的3个基本特征，时空（Spatio-temporal）分析是指用于描绘随时间动态变化的空间物体和空间现象特征的一系列技术，其分析结果依赖于事件的时空分布。

时空数据库模型的研究起步于20世纪90年代，由于时空数据库的复杂性，对它的研究目前仍处于理论阶段，尚无成熟的商品化软件平台问世，故建立在其上的时空分析进展缓慢。

随着近期计算机技术和GIS的飞速发展，作为客观现实世界抽象和表示的时空数据模型日渐成为人们关注的热点课题。

时空分析的有效模型基于GIS的空间分析和CI的融合，将该领域拓展到计算科学、统计学、数学、物理学、神经系统科学、认知学、电子工程、计算地理学等领域，使得GIS可以将这些学科的最新成果应用于空间决策支持。

另外，CI技术之间的相互结合更加拓展了空间分析的应用领域，如模糊逻辑与模糊神经网络相结合的模糊神经网络，神经网络与遗传算法和免疫算法相结合探询网络结构和权重优化等。

将CI技术与SDA相结合，在GIS环境下建立时空一体化的时空过程模拟分析引擎已成为SDA的一项重要内容。

与时空分析模型高度融合由于需求和描述对象的多样化，建模时需要考虑各种不同情况，集成多个动态模型，建立基于GIS的统一时空分析构架（图1）。

例如，对空间地理事件的对比和评价可以用传统的AHP方法结合神经网络模型来综合评价；对空间地理事件的发展趋势如城市面积的发展演变可以通过事件驱动的仿真形式结合细胞自动机模型来描述；一些基于输入一输出的事件，例如时空经济分析等可以采用”黑箱”方法（如NeuralNetworks模型）或基于CI的混合方法等。

同时，将对不同领域适用的空间分析模型组织整合到一个统一框架中，结合专家经验和先验知识，进行有效的组织、调度和通讯，使其从环境接受感知信息，进行协同工作，执行各种智能决策行为，这也正是目前智能体（agent）所要研究和解决的问题，最终目标是使G1S与时空分析模型成为高度融合的时空决策集成平台。

编辑本段特点GIS的操作对象是空间数据空间数据包括地理数据、属性数据、几何数据、时间数据。GIS对空间数据的管理与操作，是GIS区别于其它信息系统的根本标志，也是技术难点之一。

GIS的技术优势在于它的空间分析能力GIS独特的地理空间分析能力、快速的空间定位搜索和复杂的查询功能、强大的图形处理和表达、空间模拟和空间决策支持等，可产生常规方法难以获得的重要信息，这是GIS的重要贡献。

GIS与地理学、测绘学联系紧密地理学是GIS的理论依托，为GIS提供有关空间分析的基本观点和方法。测绘学为GIS提供各种定位数据，其理论和算法可直接用于空间数据的变换和处理。

什么是BP神经网络？

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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

Original: https://blog.csdn.net/kfc67269/article/details/126645670
Author: 技术的呼唤
Title: 模糊神经网络算法matlab,模糊神经网络算法原理