本文關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)在GIS應(yīng)用中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工智能技術(shù)在GIS應(yīng)用中的研究 6685字 投稿：張浢浣

全文10頁 共6685字

 

 

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人工智能技術(shù)在GIS應(yīng)用中的研究

摘要:人工智能技術(shù)與GIS相結(jié)合,能夠?qū)Ａ靠臻g地理數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識進行表達推理,預(yù)測未來發(fā)展趨勢,智能化的解決復(fù)雜的現(xiàn)實問題。文中闡述了人工智能與GIS結(jié)合的研究熱點,在智能化知識推理中給出了詳細解釋,并以實例具體描述了專家系統(tǒng)中自然語言輸入到結(jié)果輸出的運行過程。

關(guān)鍵詞:人工智能;人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);專家系統(tǒng)

人工智能(Artificial Intelligence)是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科;是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門綜合性的邊緣學(xué)科。它借助于計算機建造智能系統(tǒng),完成諸如模式計算識別、自然語言理解、程序自動設(shè)計、定理自動證明、機器人、專家系統(tǒng)等應(yīng)用活動;其主要任務(wù)是建立智能信息

處理理論,進而設(shè)計可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計算系統(tǒng)[1]。 當前普遍的GIS系統(tǒng)需要完成管理大量復(fù)雜的地理數(shù)據(jù)的任務(wù),目前, GIS技術(shù)主要側(cè)重于解決復(fù)雜的空間數(shù)據(jù)處理與顯示問題,其推廣應(yīng)用遇到的最大困難是缺乏足夠的專題分析模型,或者說GIS的數(shù)據(jù)分析能力較弱,而這一能力的提高從根本上依賴于人工智能中的知識工程、問題求解、規(guī)劃、決策、自動推理技術(shù)等的發(fā)展與應(yīng)用。從這一點上講,在不久的將來, AI在GIS系統(tǒng)中的應(yīng)用,尤其是其智能化分析功能將大大改善傳統(tǒng)GIS應(yīng)用范圍,將GIS應(yīng)用提高到一個

新的層次。

將AI應(yīng)用到GIS中,使之能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的知識進行表達與推理。以構(gòu)成一個完整的智能化地理信息系統(tǒng)。通過增強其在問題求解、自動推理、決策、知識表示與使用等方面的能力,使得GIS的專題分析模型能自動地、智能化

地解決復(fù)雜的現(xiàn)實問題,是GIS的重要發(fā)展方向之一[2]。

1 AI在GIS應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能與地理信息系統(tǒng)的結(jié)合,其產(chǎn)生的專題分析模型可以增強問題求解、自動推理、決策、知識表示與使用等方面的能力,并能夠智能化的解決復(fù)雜的現(xiàn)實問題。具體應(yīng)用領(lǐng)域包括生態(tài)評估、環(huán)境保護、農(nóng)林土地建設(shè)、地圖制圖及數(shù)據(jù)獲取、交通運輸、通訊電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、災(zāi)害預(yù)防、養(yǎng)殖副業(yè)、城市規(guī)劃等等。按GIS應(yīng)用中涉及的具體AI方法來分,又有GIS與專家系統(tǒng)(ExpertSystem, ES)或基于知識的專家系統(tǒng)(Knowledge-based ExpertSystem, KBES)的結(jié)合, GIS與模糊推理的結(jié)合, GIS與模式識別(Pattern Recognition, PR)的結(jié)合, GIS與決策支持

系統(tǒng)(Decision Support Sys-tem, DSS)的結(jié)合等。

2 AI在GIS中的研究熱點

現(xiàn)實的需求要求GIS不僅要完成管理大量復(fù)雜的地理數(shù)據(jù)的任務(wù),更為重要的是實現(xiàn)與地理數(shù)據(jù)相關(guān)的分析、評價、預(yù)測和輔助決策[3],從而解決復(fù)雜的規(guī)劃和管理問題。所以,強化分析手段是拓展和深化地理信息系統(tǒng)應(yīng)用的關(guān)鍵。

2.1 空間信息智能化處理

空間分析的主要功能不是簡單地從地理數(shù)據(jù)庫中通過“檢索”和“查詢”提取空間信息,而是利用各種空間分析模型及空間操作對空間數(shù)據(jù)進行處理,從而發(fā)現(xiàn)新的知識。傳統(tǒng)的GIS模型經(jīng)過智能化改進可用于描述各類地理因素主要

特征并預(yù)測系統(tǒng)將來的發(fā)展趨勢[4]。模型如圖1所示：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用計算機去模擬生物機制的方法,是一種不確定的方法。它們不要求對事物的機制有明確的了解,系統(tǒng)的輸出取決于系統(tǒng)輸入和輸出之間的連接權(quán),而這些連接權(quán)的數(shù)值則是根據(jù)歷史上曾經(jīng)發(fā)生過的事例訓(xùn)練得到的,這種方式對解決機理尚不明確的問題特別有效。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型相比,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法更適合分布不明確的非線形問題。目前,比較成形的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有: BP網(wǎng)、SOM ( Sel-Organization FeatureMap)網(wǎng)、循環(huán)BP網(wǎng)、RBF ( Ra-dial Basic Function)網(wǎng)和PNN (ProbabilisticNeuraNetwork)等。BP網(wǎng)采用多層前向拓撲形狀,由輸人層、中間層和輸出層組成,可用于分類、回歸時間序列預(yù)測任務(wù)中。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適合對數(shù)據(jù)對象進行聚類,它的輸入層由N個輸人神經(jīng)元組成,競爭層由m*m=M個輸出神經(jīng)元組成,輸入層神經(jīng)元與競爭層神經(jīng)元之間相互連接。

地學(xué)現(xiàn)象的復(fù)雜性和獨特性使得建立在各種理想條件之上的理論模型很難應(yīng)用于實際,確定性的模型需要隨著地點和時間的改變而不斷修改模型參數(shù)甚至模型結(jié)構(gòu),因而在很大程度上失去了模型的普遍性。自然、社會、經(jīng)濟各因素的耦合使得這個復(fù)雜的系統(tǒng)具有一定程度的非線性和混沌特點,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法為建立新的空間模型提供了一條可行的方法。我們知道多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要屬性在于它能夠?qū)W會任何復(fù)雜性的映射(線性、非線性),利用這一特性可以在沒有或有很少關(guān)于研究對象的領(lǐng)域知識的前提下,通過對大量空間數(shù)據(jù)(樣本)

進行學(xué)習(xí),來建立空間要素之間的依賴關(guān)系,以滿足人們對空間數(shù)學(xué)模型的需求。 智能空間分析重點要解決的問題是空間知識的發(fā)現(xiàn)、表達與推理問題。對于描述性知識來說,符號方法仍然是一種重要的知識表達與推理手段。而對于具有大規(guī)模并行分布式結(jié)構(gòu)的知識,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法則具有其它方法無可替代的優(yōu)越性。

空間知識的自動獲取是制約空間分析發(fā)展的瓶頸。從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的能力是評價空間信息智能化的重要標志。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合使其具有較強的知識學(xué)習(xí)能力成為可能。

2.2 空間推理

空間推理是利用空間理論和人工智能技術(shù)對空間對象進行建模、描述與表示,并據(jù)此對空間對象間的空間關(guān)系進行定性或定量分析和處理的過程。空間推理有淺層推理和深層推理之分。深層次的推理結(jié)合了人工智能技術(shù),涉及到空間知識的獲取、表達與利用,也稱為基于規(guī)則知識的空間推理。知識可以是從空間數(shù)據(jù)本身內(nèi)在的規(guī)律提取的事實性知識,也可以是人為規(guī)定的或常識性的認知知識[5]。

2.2.1 知識表達

空間推理的首要前提是要講規(guī)則知識進行識別,這就涉及到知識表達問題。在人工智能中有多種知識表達方法,如:謂詞邏輯、產(chǎn)生式規(guī)則、單元、語義網(wǎng)絡(luò)、概

念從屬、框架和腳本等。

本文中我們以框架為例實現(xiàn)地理知識的表達�；诳蚣芫W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的知識表達方法中心內(nèi)容是采用知識的框架網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述地學(xué)環(huán)境的實體單元,將各級專家知識的表示以指針鏈接,形成了由知識到語義的專家知識表示框架網(wǎng)絡(luò)(圖2)。該知識庫由事實庫、規(guī)則庫和映射庫組成,事實庫用于存儲推理需要的判斷性知識以及構(gòu)成信息實體的事實;規(guī)則庫用于存儲推理所用的專家知識和引導(dǎo)推理的元知識,可以用產(chǎn)生式規(guī)則表示;知識庫中的事實和規(guī)則表面上是分開存儲的,而在知識的內(nèi)部表示中,使用映射庫中的映射集反映規(guī)則對事實的引用和操作[6]�；诳蚣芫W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的知識表示方法適合表示以實體為中心的多層次地理專家知識,并且與GIS的數(shù)據(jù)模式相對應(yīng),同時框架的繼承性和附屬過程為信息動態(tài)獲

取提供了方便。

在框架系統(tǒng)中,框架的槽分為Structure、Function、Measurement、Estimation等幾類, Structure類槽表示符號語義結(jié)構(gòu)相關(guān)的屬性, Function類槽表示功能相關(guān)的屬性,Measurement類槽表示量度方面的屬性, Estimation類槽表示評價相關(guān)的

屬性。

例如BusinessBuilding框架在知識庫中的表示如下表所示:

Frame BusinessBuilding

2.2.2 空間推理的關(guān)鍵屬性

經(jīng)過總結(jié),空間推理具有多項屬性,其中七條為必備之關(guān)鍵屬性:

(1)空間推理是以空間和存在于空間中的空間對象為研究對象。我們不能脫離空

間和存在于空間中的空間對象來研究空間推理。

(2)在空間推理過程中運用人工智能技術(shù)和方法。

(3)空間推理處理的是一個或幾個推理的問題。

(4)空間推理是基于空間和存在于空間中的空間對象已經(jīng)被建模的前提下。我們

不能在沒有模型的情況下討論空間推理。

(5)空間推理必須能夠給出關(guān)于空間和存在于空間中的空間對象的定性或定量的

推理結(jié)果。

(6)空間推理必須能夠描述空間行為。

(7)當空間推理模型把問題分解為幾個組成部分時,必須能夠描述這些組成部分的

相互作用。

2.3 地學(xué)專家系統(tǒng)

人工智能廣泛應(yīng)用于知識工程、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、模式識別、自然語言理解、智能機器人等方面。專家系統(tǒng)(ExpertSystem, ES)是其中應(yīng)用最為成熟的一個領(lǐng)域[7]。專家系統(tǒng)在應(yīng)用過程中,知識獲取的瓶頸是最大的障礙之一。其核心內(nèi)容是知識庫和推理機制,主要組成部分是:知識庫、推理機、工作數(shù)據(jù)庫、用戶界面、解釋程序和知識獲取程序,其一般結(jié)構(gòu)如圖3所示[8]。GIS與專家系統(tǒng)結(jié)合在一起,從數(shù)據(jù)庫中提取相應(yīng)的數(shù)據(jù),在知識庫和規(guī)則庫中提取相應(yīng)的知識和規(guī)

則,推理機就模擬專家的分析過程,自動處理,直到生成需要的結(jié)果。

如前所述,由于地理現(xiàn)象的復(fù)雜性和強烈的地域個性使系統(tǒng)地理學(xué)試圖尋找普遍規(guī)律的努力只能停留在理論研究階段,而區(qū)域地理學(xué)一般性描述無法確定性地揭示地理現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律亦無法讓人們滿意。地理信息系統(tǒng)建立的區(qū)域空間數(shù)據(jù)庫是特定區(qū)域的定量反映,是個性和共性的統(tǒng)一,包含著大量的地學(xué)知識,可以在此基礎(chǔ)上探討普遍性和特殊性的地學(xué)規(guī)律。對于已經(jīng)明確的規(guī)律,可以直接應(yīng)用于模型分析而不必經(jīng)過煩瑣的推理,對機理不清的現(xiàn)象可以用專家系統(tǒng)的方法加以解決。同時地理信息系統(tǒng)提供的空間分析功能也為地學(xué)專家系統(tǒng)提供了有力的工具。

目前已有的地學(xué)專家系統(tǒng)如美國著名的PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)用于尋找礦藏;我國南京大學(xué)開發(fā)的用于尋找地下水的勘探地下水專家系統(tǒng)KCGW;美國石油勘探專家系統(tǒng)DIPMETER;暴雨預(yù)報專家系統(tǒng)WILLARD; YeeLeung等

[9]。它們將地學(xué)專家的經(jīng)驗加以形式化表達并存儲在知識庫中,采用貝葉斯推理機制。當用戶啟動系統(tǒng)后,輸入某一地區(qū)的觀測事實及其可信度后,系統(tǒng)經(jīng)過推理

后將推理結(jié)果以及這個結(jié)果的可信度反饋給用戶,當某一結(jié)論的可信度超過用戶設(shè)置的閾值后,則認為已推導(dǎo)出滿足用戶要求的結(jié)論。這一類屬于早期編寫的人工智能專家系統(tǒng)。近年來如翁文斌等設(shè)計的汾河防洪專家系統(tǒng)采用了語義網(wǎng)絡(luò)知識庫、框架知識庫、槽知識庫、規(guī)則知識庫和目標庫等來表達和存儲知識,提供知識庫管理系統(tǒng),除了普通推理機外還提供了專業(yè)推理機,是一種比較完善的地學(xué)專家系統(tǒng)。

2.4 智能化規(guī)則知識推理過程

1)問題識別:對自然語言的理解。即將自然語言轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器指令。用戶查詢分析模塊借助于詞典的幫助,將用戶查詢轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)內(nèi)部所需要的標準形式。即對用

戶查詢進行特征屬性抽取。

2)模型調(diào)用:識別出具體任務(wù)后通過查找模型庫調(diào)用若干處理模型。

3)知識調(diào)用:根據(jù)模型要求的規(guī)則知識因子或內(nèi)容知識因子從知識庫中調(diào)用知識,如果該知識為規(guī)則控制知識,則可能會觸發(fā)下一級模型的調(diào)用,觸發(fā)從空間數(shù)據(jù)庫中提取地物類型、空間拓撲信息、空間位置等,為空間推理提供預(yù)備知識。具體表示為依據(jù)提取出的用戶查詢特征屬性,在案例庫中進行檢索與匹配,利用模糊綜合評判,計算相似度,尋找出最佳案例。如果最佳案例的相似度大于評判值(依據(jù)經(jīng)驗不斷修正),則輸出最佳案例的規(guī)劃解決方案。否則,繼續(xù)進行規(guī)劃推理。

4)結(jié)果控制:上述過程循環(huán)得出推理結(jié)果,以文字或圖形形式表示。

以上過程中,如何定位到各推理步驟所需要的相關(guān)知識及如何利用這些知識是問題的關(guān)鍵。規(guī)則知識以產(chǎn)生式方式出現(xiàn),具有“if... then...”的格式,因而易于進行

推理控制。

3 實例研究

基于上述討論,本文設(shè)計一個景點自動選擇定位系統(tǒng)。用自然語言描述需要到達

的景點性質(zhì)進行查詢,系統(tǒng)則給出最佳出行線路。

整個系統(tǒng)是基于案例推理的。案例庫中的每個案例都包括問題特征屬性描述,解決方案描述,專家評論。依據(jù)提取出的用戶查詢特征屬性,在案例庫中進行檢索與匹配,利用模糊綜合評判,計算相似度,尋找出最佳案例。如果最佳案例的相似度大于評判值(依據(jù)經(jīng)驗不斷修正),則輸出最佳案例的規(guī)劃解決方案。否則,繼續(xù)進行

規(guī)劃推理[10]。

知識庫以含有多元、與、或、非、蘊含等多種關(guān)系的語義網(wǎng)的方式表達敘述性知識。依賴于此知識庫,旅游線路選擇模塊將選出合理的目的場所,組合出若干旅游線路。同樣地,使用綜合評判的方法選出最佳的旅游線路。路況信息表中則存有

來自交管部門的實時路況信息。

地理信息數(shù)據(jù)庫庫中則存放著交通道路等地理信息。系統(tǒng)設(shè)計如圖4所示:

該系統(tǒng)功能特點如此:如果用戶對推薦方案和交通線路不滿意,則將由用戶查詢分析模塊重新對用戶查詢進行分析,開始下一輪處理。如果滿意,則系統(tǒng)則對此過程進行學(xué)習(xí)。若是已有案例,則結(jié)束;否則,就是通過規(guī)劃得到方案,則在案例庫中檢索與本解決方案達到了一定相似度的案例,進行內(nèi)化整合,既加入了新的信息,又避

免了案例庫的無限擴大。

假設(shè)我們輸入查詢:“有革命歷史意義,并能品嘗到河南風(fēng)味小吃的地方”,看看

系統(tǒng)如何在知識庫中推薦出行線路的。

在自然語言轉(zhuǎn)換過程中,標準形式為: {景點要求:革命歷史} & {飲食要求:河南風(fēng)

味}

在知識庫中語義網(wǎng)絡(luò)如圖所示:

知識庫查詢定位之后,接下來在規(guī)則庫中可以查詢到用戶所在地與目標地之間的行車線路。在搜索過程中,以目前位置與目的地的空間距離及連線朝向作為啟發(fā)信息,并以交通規(guī)則(如是否是單行道),路況(是否堵車),經(jīng)濟性(如路程最短或者花費最少等),時間要求等約束條件作為輔助的推理規(guī)則,進行規(guī)劃,最終得到最佳路線方案。

4 人工智能應(yīng)用地理信息系統(tǒng)的趨勢及問題

隨著AI技術(shù)的研究日漸深入,越來越多的人工智能技術(shù)可與地理信息系統(tǒng)結(jié)合開發(fā)出更具智能化人性化的系統(tǒng)。最近幾年,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法的應(yīng)用取得了很大的成功,相信在不久的將來,人工智能和專家系統(tǒng)將與GPS、GIS、RS、DPS、DSS、KDD等技術(shù)相結(jié)合,將建立集成化、自動化的空間智能決策支持系

統(tǒng),為可持續(xù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。

4.1 嵌入式發(fā)展

嵌入式系統(tǒng)被定義為:以應(yīng)用為中心、以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)、軟件硬件可裁剪、適應(yīng)應(yīng)用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)[11]。嵌入式設(shè)計思想已經(jīng)得到相當廣泛的應(yīng)用,大到航空航天器,小到兒童玩具,都包含有嵌入式設(shè)計理念。軟件系統(tǒng)與嵌入式系統(tǒng)結(jié)合是軟件發(fā)展的趨勢, 3S技術(shù)與嵌入式硬件系統(tǒng)集成,構(gòu)成嵌入式3S系統(tǒng),使得智能化地理信息系統(tǒng)的實現(xiàn)更進一步。比如車載GIS系統(tǒng),是將GIS軟件嵌入到汽車電子顯示系統(tǒng)中,再同車載GPS接收系統(tǒng)結(jié)合,即可完成汽車實時監(jiān)控,以及汽車位置、交通信息查詢。

4.2 構(gòu)建地理智能體(GeoAgent)

GeoAgent是利用地學(xué)知識進行推理的可進化的智能實體,具有很強的處理地理空間數(shù)據(jù)的能力,包括智能獲取、處理、存取、搜索、表達和決策支持等,是自主計算的分布式計算系統(tǒng)。GeoAgent具有跨異構(gòu)系統(tǒng)平臺、網(wǎng)絡(luò)帶寬要求低、智能的移動計算等優(yōu)點,是實現(xiàn)地理智能化的基礎(chǔ),具有寬廣的應(yīng)用前景和發(fā)展前途。 地學(xué)知識庫是GIS智能化的關(guān)鍵,也是GIS智能化發(fā)展的“瓶頸”。地學(xué)知識庫的管理是人們注意的另一個熱點。人們期望地學(xué)知識庫能夠像使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫一樣,可以方便地對知識單元(知識域中不可再分的單元)進行各種操作,例如:定義知識結(jié)構(gòu)、消除知識冗余、查詢修改和更新知識。這種想法使開發(fā)者很自然地利用起關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)構(gòu)造地學(xué)知識庫,對地學(xué)知識進行管理。

隨著對地學(xué)現(xiàn)象和地學(xué)信息認識和分析的不斷深入,原來非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和知識可能逐步變得結(jié)構(gòu)化,可以采用一系列指標和公式加以明確表達,從而不再需要人工智能的支持;而新的地學(xué)現(xiàn)象、新的觀測方式的出現(xiàn),更高層次地學(xué)規(guī)律的研究的深入,大量的非結(jié)構(gòu)化信息仍然需要有效的人工智能的支持。人工智能技術(shù)也必須能夠適應(yīng)表達和存儲多源、多維、多尺度、時空復(fù)合的地學(xué)信息的需要,支持地學(xué)數(shù)據(jù)融合和地學(xué)知識發(fā)現(xiàn)的需要。隨著越來越多的地理信息系統(tǒng)的建立,客觀世界逐步納入人的監(jiān)測和調(diào)控范圍之內(nèi)。面對不斷爆炸的信息量,已經(jīng)不可能單純依靠人工去處理這些信息。采用人工智能和專家系統(tǒng)技術(shù),讓計算機取代這一部分工作已勢在必行,這在很大程度上依賴于對地學(xué)信息機理的基礎(chǔ)研究。

 

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