1 人工智能与专家系统(GIS)
gis名词解释
1.信息:定义：信息是现实世界在人们头脑中的反映。
它以文字、数据、符号、声音、图像等形式记录下来，进行传递和处理,为人们的生产，建设，管理等提供依据。
特性：1）客观性：任何信息都是与客观事实相联系的，这是信息的正确性和精确度的保证；2）适用性：问题不同，影响因素不同，需要的信息种类是不同的。
所建立的信息系统的明确目的性所决定了信息的适用性；3）传输性：信息可在信息发送者和接受者之间进行传输信息的传输网络，被形象地称为“信息高速公路”。
4）共享性：信息与实物不同，信息可传输给多个用户，为用户共享，而其本身并无损失，这为信息的并发应用提供可能性。
2.数据:定义：指某一目标定性、定量描述的原始资料，包括数字、文字、符号、声音、图像等符号。
特性：数据是对客观现象的表示，是用以载荷信息的物理符号，数据本身并没有意义。
数据的格式往往和具体的计算机系统有关，随载荷它的物理设备的形式而改变。
3.信息与数据的关系：数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。
只有数据对实体行为产生影响才成为信息，数据只有经过解释才有意义，成为信息。
信息可以离开信息系统而独立存在，也可以离开信息系统的各个组成和阶段而独立存在；而数据的格式往往与计算机系统有关，并随载荷它的物理设备的形式而改变。
4.地理信息：定义：是指与研究对象的空间地理分布有关的信息,它表示地理系统诸要素的数量、质量、分布特征，相互联系和变化规律的图、文、声、像等的总称。
特性：1）地域性：地理信息属于空间信息，位置的识别与数据相联系，它的这种定位特征是通过公共的地理基础来体现的。
这是地理信息区别于其它类型信息的最显著标志；2）多维结构：在二维空间编码基础上，实现多专题的第三维信息结构的组合，为地理系统多层次的分析和信息的传输与筛选提供方便。
3）时序特征：时空的动态变化引起地理信息的属性数据或空间数据的变化。
可以按时间尺度将地理信息划分为超短期的（如台风、地震）、短期的（如江河洪水、秋季低温）中期的（如土地利用、作物估产）长期的（如城市化、水土流失）超长期的（如地壳变动、气候变化）实时的GIS系统要求能及时采集和更新地理信息，使得地理信息具有现势性5地学信息:定义：指与人类居住的地球有关的信息都是地学信息特性：具有无限性、多样性、灵活性等特点。
中级职称考试-城乡规划单选题库
主体双方的权利、义务应由双方相互约定，或者自由选择
行政主体只履行职权不履行职责，行政相对方只能听从
行政法律关系产生、变更和消灭是双方当事人一致意见的表示
A
31
根据《海岛保护法》，具有特殊用途或特殊保护价值的海岛需要实行特别保护，下列不属于需要实行特别保护的海岛的是（ ）。
A
40
第三次全国国土调查规定使用CGCS 2000坐标系，对CGCS 2000的说法，正确的是（ ）。
大地原点设在我国中部的陕西省泾阳县永乐镇
椭球原点为不包括海洋和大气的整个地球的质量中心
属于质心坐标系
属于参心坐标系
C
城市、镇规划区内的建设活动应当符合规划要求
A
7
5G科学技术突飞发展，5G与4G相比较，下列说法错误的是（ ）。
5G频率高
5G基站覆盖半径小
4G与5G基站可结合共建
5G基站能耗小
D
8
«城乡规划法》中没有明确规定（ ）
城乡规划报送审批前城乡规划草案应当给以公告
经依法批准的城乡规划应当及时公布
城乡规划的监督检査情况和处理结果应当依法公开
小唐助理条理性差，丢三落四在工作周期内常有完成不了的任务，但对建设单位热情有加，还常受到好评
王助理办事热情，对建设单位考虑不周的问题，在不违背规划和有关规定的情况下，能出主意，使建设工程得到顺利批准，受到建设单位的来信表扬
王老师工作散漫经常迟到早退，总是打不起精神经常完成不了任务，常受到领导的批评，建设单位意见也较多
规划地段各地块的土地主要用途
规划地段各地块规划建设高度
D
27
下列应划入生态保护红线的是（ ）。
用于地理信息科学的人工智能技术的研究与应用
用于地理信息科学的人工智能技术的研究与应用人工智能（AI）技术近年来得到了广泛应用、持续发展，成为了各行各业重要的一部分。
在地理信息科学（GIS）领域，AI技术也逐渐被开发和应用。
一、AI技术在GIS中的应用在GIS中，AI技术主要包括机器学习、专家系统、知识表示和推理等。
其中，机器学习应用最为广泛。
机器学习是AI的一个分支，它是让计算机自主学习和优化规则，而不是由程序员手动编写规则。
在GIS中，机器学习技术可用于分类、预测和决策等任务。
例如，可以使用机器学习算法对遥感图像中的特定对象进行分类，比如森林、草地、道路等。
这样的分类任务可用于自然资源管理、城市规划等应用中。
此外，GIS绘图和制图也是AI技术可以应用的地方之一。
使用机器学习算法，可以将许多散乱的数据点、图像或光谱信息变成连续、一致的绘图结果，从而使得GIS数据更易于处理和解释。
在处理大规模的地理数据时，机器学习的优势尤为明显。
二、GIS数据在AI技术中的作用GIS数据的可视化和空间分析是AI算法成功的关键所在。
因此，GIS数据的质量对AI算法的结果有着至关重要的影响。
GIS中的数据准确性、精度和实时性是保证AI算法可靠性的决定因素。
同时，AI算法也可以优化GIS中的数据处理。
例如，通过AI算法对数据进行自动化处理，可以大大提升数据处理的效率，减少人工操作的时间成本和误差率。
三、GIS数据和AI算法结合的优势通过结合GIS数据和AI算法，可以解决一些复杂、重要和具备特殊需求的GIS问题。
例如，通过AI算法可以对GIS数据进行实时监测和更新，以及精确的预测和分析。
这样，就可以更好地应对自然灾害、人口迁移、生态环境和城市规划等诸多挑战。
此外，GIS数据和AI算法的结合，也可以为各种行业提供数据分析和预测的服务。
例如，农业行业可以通过GIS数据和AI算法进行农业生产的智能化控制和自动化管理。
在城市交通领域，可将交通运输数据和人工智能技术相结合，以解决交通拥堵和交通事故等问题。
人工智能技术在地理信息系统中的应用
人工智能技术在地理信息系统中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术的应用范围也在不断拓宽。
在地理信息系统（GIS）这一领域中，人工智能技术的应用愈发广泛。
在本文中，将会探讨人工智能技术在GIS中的应用，并分析其在该领域中所起的作用。
一、人工智能技术的应用在GIS中，人工智能技术的应用主要分为以下几个方面：1. 地图制作传统地图制作需要大量的手动编辑和绘制，而随着人工智能技术的应用，地图制作可以自动完成。
例如，卫星图像识别技术可以自动识别地面物体，并根据数据生成地图。
这种技术不仅大大提高了地图制作的效率，还可以生成更为准确的地图。
2. 地理信息采集人工智能技术不仅可以自动完成地图制作，还可以通过传感器和其他设备自动采集地理信息。
这种自动化采集技术可以大大降低采集成本，并提高数据质量。
例如，通过机器学习算法分析卫星图像，可以自动检测道路、建筑等地理要素，并生成详细的地理数据集。
3. 地理数据分析人工智能技术还可以通过大量的数据分析，为GIS提供更为准确的结果。
例如，通过机器学习算法将历史地震数据与地形数据相结合，可以生成更为准确的地震风险地图。
此外，机器学习还可以用来分析天气预测、人口变化等方面的数据，从而提高GIS 结果的实用性。
二、人工智能技术的优势人工智能技术在GIS中的应用具有以下几个优势：1. 高效性相对于传统的手动操作，人工智能技术可以提高GIS的效率。
自动化采集、分析和制图技术可以快速地处理大量的数据，从而减少处理时间和成本，并提高数据质量。
2. 精度高人工智能技术可以有效地处理大量的数据，并通过算法和规则自动识别和纠正误差。
这种技术可以生成更为准确的地图和数据集，减少人为误差的出现。
3. 实时性强人工智能技术可以通过实时采集和分析数据，提供及时的GIS 结果。
例如，通过人工智能技术分析气象数据，可以预测未来几小时内的天气情况，从而提供实时的气象数据。
三、未来展望随着人工智能技术在GIS中的应用不断深入，我们可以看到其未来的一些趋势：1. 智能决策人工智能技术可以通过数据分析和机器学习技术，自动为GIS提供决策。
地理信息系统(GIS)发展现状及展望
地理信息系统（GIS）发展现状及展望地理信息系统（GIS）是指利用计算机硬件和软件技术来收集、存储、管理、分析、显示和传输地理空间数据的一种系统。
GIS系统能够帮助人们更好地理解和管理地理空间信息，对于城市规划、自然资源管理、环境保护、农业生产、应急救援等领域都具有重要意义。
随着科技的不断进步和应用范围的不断拓展，GIS系统在各行各业都得到了广泛的应用，同时也在不断发展与创新。
本文将从GIS发展现状和未来展望两个方面进行探讨。
一、GIS发展现状1. 技术水平不断提高随着计算机技术和软件技术的不断发展，GIS的技术水平也在不断提高。
目前，GIS系统已经实现了从二维到三维的空间数据表示，实现了对遥感影像、地理数据的自动化处理和分析，实现了对地理数据的实时监控和动态更新。
这些技术的不断提高，使GIS系统在数据处理和分析的效率、精度和能力方面都得到了极大的提升。
2. 应用范围不断扩大GIS系统的应用范围也在不断扩大。
除了传统的城市规划、自然资源管理和环境保护领域，GIS系统现在还被广泛应用于物流运输、市场分析、农业生产、气象预测、城市管理等多个领域。
在全球范围内，GIS系统也被越来越多的国家和地区所采用，用于国土测绘、国土规划、国土安全等国家重大项目的实施。
3. 数据共享和开放在GIS系统的发展过程中，数据共享和开放的趋势也日益明显。
越来越多的地理空间数据和地理信息资源得到了数字化和电子化，并通过各种网络平台进行了共享和开放。
这种趋势不仅方便了用户获取和使用地理空间信息，也促进了地理信息资源的整合和利用，推动了GIS系统的发展和应用。
1. 人工智能与GIS的融合未来，人工智能技术将会与GIS系统相结合，实现空间大数据的深度挖掘和分析。
通过人工智能技术，GIS系统将能够更准确地识别和分析地理空间数据，为城市规划、交通管理、自然灾害预警、环境保护等提供更有效的决策支持。
2. 虚拟现实技术与GIS的整合随着虚拟现实技术的不断进步，GIS系统也将会与虚拟现实技术进行整合。
中央电大《物流信息技术》指导选择题
1.20世纪80年代，各国相继制定广各自行业或间家EDI标准，其中（美国）制定的ANSIX12国家标准最具代表性。
2.3G物流配送监控的功能一般包括（车辆跟踪、路线的规划和导航、指挥调度、信息查询、紧急救援）.3.3G物流配送系统可以实现对车辆等物流配送工具的即时监控和调度。
其中3G指的是（GPS、GIS、GSM）。
4.DSS是一种以计算机为工具,应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。
5.EDI（语义语法)标准是EDI技术标准的核心。
6.EDI不同用户的计算机应用系统之间通过通信网络直接进行电子报文的互相交换与传递。
这种方式称为(直接方式）。
7.EDI的标准包括EDI（网络通信标准、处理标准、联系标准、语义语法标准）等。
8.EDI的关键技术有（通信技术、标准化技术、安全保密技术、计算机数据处理技术9.EDI就像我们今天使用电话一样，成为未来人们工作中不可缺少的重要工具。
10.EDI涉及各部门和各行业，它并非只是简单地在两个贸易伙伴之间的通信，也不只是自己业务部门之间的通信,而是必须把相应的业务，例如，海关、商检、金融、保险、交通运输部门联在一个EDI网络之内。
11.EDI是一套报文通信工具，它利用计算机的数据处理和通信功能，将交易双方彼此往来的文档(如询价单或订货单等）转成标准格式，并通过通信网络传输给对方。
12.EDI网络的拓扑结构分为（集中式、分布式、分布集中式)。
13.EOS推广的关键因素包括（商品数据库、企业公共代码、商品代码、公共数据库、EOS增值网支持服务）。
14.EOS系统是（许多零售店+许多批发商)组成的大系统的整体运作方式.15.EOS系统有利丁提高企业物流信息系统的效率，使各个业务信总子系统之间的数据交换更加便利和迅速，丰富企业的经营信息。
16.GIS能够解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
人工智能在GIS分析中的应用研究
人工智能在GIS分析中的应用研究近年来，随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经渗透到了各个行业中，而地理信息系统（GIS）作为一种处理、存储、分析和展示地理数据的技术，也逐渐开始应用人工智能的技术手段，实现更高效、准确的地理信息分析。
一、人工智能在地理数据处理中的应用地理信息科学作为一门研究地理数据的学科，对于地理数据的处理至关重要。
而人工智能在地理数据处理中的应用，可以极大地提高数据的处理速度和准确度，并且能够从庞大的地理数据中发现潜在的模式，发现地理数据的内在规律。
举例来说，当我们需要对地理数据进行分类和识别时，传统的方法往往需要依赖人工的经验和专业知识，然而这种方法往往会受到主观因素的影响，并且速度相对较慢。
而通过人工智能技术，可以让计算机快速地学习和识别地理数据的特征，并能够准确地进行分类和识别。
这对于城市规划、环境保护等领域的决策者来说，无疑是一个非常有价值的工具。
二、人工智能在地理信息分析中的应用人工智能在地理信息分析中的应用主要体现在对地理数据模型的建立、地理数据关系推理和地理模型的预测和模拟等方面。
首先，人工智能技术可以用于建立地理数据模型。
地理数据模型是地理信息分析的基础，而传统的地理数据模型建立方法往往依赖于人工制定的规则，这些规则往往受到主观因素的影响，容易存在不一致性和模糊性。
而通过人工智能技术，可以利用机器学习和深度学习等方法，从大量的地理数据中学习和挖掘模式和规律，建立更加准确和可靠的地理数据模型。
其次，人工智能技术可以用于地理数据关系推理。
地理数据关系推理是地理信息分析中的一个关键问题，而传统的方法往往需要依赖大量的人工经验和专业知识，并且效率相对较低。
而通过人工智能技术，可以从大量的地理数据中挖掘地理数据之间的关系，并进行关系推理，从而实现地理数据的快速分析和判断。
最后，人工智能技术还可以用于地理模型的预测和模拟。
地理模型的预测和模拟对于城市规划、交通规划等领域的决策者来说非常重要，而传统的方法往往需要依赖专业的地理模型和大量的计算资源。
测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合
测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合地理信息系统（GIS）与人工智能（AI）是当今高科技领域的两大热门话题。
随着技术的不断进步，两者的结合为测绘技术带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨测绘技术中如何进行地理信息系统与人工智能的结合，以及这种结合对测绘领域的影响和应用前景。
一、GIS与AI概述地理信息系统是一种将地理空间特征与属性数据相结合的计算机系统，可以用来收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据。
而人工智能则是一种通过模拟人类智能行为的计算机技术，它可以实现自主学习、推理和决策等功能。
将GIS与AI结合，可以充分发挥二者的优势，提高数据处理和分析的效率、精确度和智能化水平。
二、GIS与AI在测绘技术中的应用1. 地图绘制与调整：传统的地图绘制需要大量的人力和时间，而结合了AI技术的GIS可以通过大数据分析和图像识别技术自动生成精准的地图，大大提高了绘图的效率和准确度。
2. 地理数据分析：GIS系统可以通过整合各种数据源，准确获取地理信息，并通过AI算法进行数据分析，为城市规划、气象预测、环境保护等提供科学依据。
3. 地震灾害监测：结合AI的GIS系统可以实时监测地震活动和地质变化，提前预警和预测地震灾害，为抢险救援提供准确的数据支持。
4. 资源勘查与管理：利用AI算法对遥感数据进行分析，可以准确、高效地进行土地、矿产资源勘查和管理，为资源开发提供科学决策支持。
三、GIS与AI的结合带来的挑战1. 数据质量和隐私保护：在GIS与AI结合的过程中，数据质量的问题是首要考虑的因素。
同时，随着大数据时代的到来，隐私保护问题也日益凸显，如何保护个人隐私成为亟待解决的问题。
2. 技术集成和协同创新：将GIS与AI技术进行有效结合需要进行技术集成和协同创新。
不同领域的专家需要加强多学科的合作交流，提出新的算法和方法。
3. 法律法规和标准制定：在GIS与AI结合应用的过程中，相关法律法规和标准的制定非常重要。
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第六章 专家系统
● 专家系统的基本概念 ● 专家系统的一般结构 ● 专家系统的建造与评价 ● 专家系统开发工具 ● 专家系统开发环境 ● 新一代专家系统的研究 ● 几个著名的专家系统
第七章 机器学习
● 机器学习的概念 ● 学习系统模型 ● 机器学习分类 ● 机器学习研究历史 ● 机器学习的研究目标 ● 几个著名的学习系统
计算机可以有智能吗?
人工智能已经进入我们的生活，人类正在 迈入智能社会
无人驾驶飞机、扫雷机器人、卫星评估粮食产量、 医学专家系统、、购物篮分析、信息过滤、人脸的识 别、人机搏弈、机器人足球、……
人工智能是高科技竞争的前沿阵地
– 人工智能与空间技术,原子能技术一起被誉为20世纪 的三大科学技术成就。
智能时代正向我们走来
微电子技术的发展将推动第三次产业革命——智能计算机 普遍认为未来15－20年内摩尔定理仍然有效，即CPU的速度每18个月
翻一番。目前芯片直径从200mm硅圆片向300mm过渡，0.13~0.15 微米线宽工艺已批量生产，正向纳米线宽迈进，预计2010年可以实 现100亿个管子／芯片、2亿条指令／秒的水平，即比目前水平提高 两个数量级以上。 数据传输从1000M相10G～100G发展，无线网、以太网将大行其道。
人工智能从1956年至今已经47年，预计未来3至5年内，在 智能计算、机器人足球打败真正的世界冠军等方面会有 突破。
人的智能与人工智能
人的智能：人类思维活动表现出来的能力（解决智能问题的能力） – 感知和理解能力 – 思维与演绎能力 – 学习能力与适应环境能力 – 行为能力
人工智能：通过某些方法使机器有类似于人的智能。 – 研究如何使机器能听、会说、能看、会写、能思考推理、会学 习，能解决各种实际问题。
2003年； 据挖掘原理与技术，张云涛、龚玲，北京：电子工业出
版社，2004年；
第一章 绪论
● 什么是人工智能？ ● 人工智能研究的目标 ● 人工智能研究途径 ● 人工智能研究的内容
人工智能研究中的学派 人工智能研究的内容 ● 人工智能研究领域
第二章 知识表示
● 知识与知识表示 ● 对知识表示的要求 ● 知识表示方法
智能时代正向我们走来
最伟大的挑战项目从起步到成功几乎都经历了50年左右 的历史，如
——从1903年莱特兄弟最初飞行成功至1966年阿波罗登月 花了66年；
——从1946年数字计算机发明至1997年计算机打败象棋世 界冠军花了51年；
——从1953年DNA发现至2003年绘出人类基因排列图需要 50年；
智能时代正向我们走来
21世纪将拥抱智能计算 智能计算（Intelligent Computing）——一种使机器更聪明地去获取和
处理信息的计算。它是覆盖计算的所有领域，具有广泛应用价值的 计算技术。 如神经计算、遗传算法、模糊数学、粗糙集理论、统计与概率、分布 式计算…… ——人类基因组计划：人类免疫系统的识别和预测；后基因工程的实 施；分子药物制造与新药研究…… ——金融、证券每天产生的海量数据中评估的预测…… ——网络安全、网络搜索、电子商务和电子政务的决策分析……
2个野人去，1个野人回 2个野人去，1个野人回 2个传教士去，1个野人与1个传教士回 2个传教士去，1个野人回 2个野人去，1个野人回 2个野人去，完成
旅行商问题（travelling salesman problem,TSP问题）
销售员到几个城市去推销商品，城市之间的距离是已知的，他现在从某一 个城市出发，经过每个城市一次，最后又回到出发的城市。要求归划好一 条最短路线。
第八章 人工神经网络
● 神经元与神经网络 ●神经网络学习算法 ●神经网络应用
第九章 进化计算 ● 遗传算法 ● 粒子群算法 ● 蚁群算法
智能的特征
●具有感知能力 ●具有记忆与思维能力 ●具有学习能力 ●具有行为能力
1.1 人工智能
人的智能与人工智能 智能问题 人工智能要研究的主要问题 人工智能常用的方法
人工智能是研究知识的一门科学，即如何表示知 识，如何获取知识和如何利用知识的科学。
智能问题
重排九宫问题（拼图游戏） 旅行商问题（travelling salesman problem,TSP
问题） 梵塔”问题(Tower of Hanoi Problem): 寻宝问题 博弈问题
重排九宫问题
第三章
基本的问题求解方法
● 基本概念 ● 状态空间搜索 ● 与/或树搜索 ● 博弈树的启发式搜索
第四章 基本推理方法
● 推理的基本概念 ● 推理方式和分类 ● 推理控制策略 ● 归结反演 ● 基于规则的演绎系统
第五章 不确定性推理
● 不确定性推理的基本概念 ● 确定因子法 ● 主观Bayes方法 ● 证据理论 ● 可能性理论
人工智能与专家系统
教材及参考资料
人工智能及其应用，王万良，高等教育出版社，2005年 Artificial Intelligence 人工智能 Nilsson N.J.尼尔逊
（美）， 《机械工业出版社》 人工智能及应用. 傅京孙. 北京：清华大学出版社，1989； 计算机决策支持系统，孟波，武汉：武汉大学出版社，
请用尽可能少的棋步从初始状态达到目标状态。
2 83
1 64 2 7 ■5
12 3 8 ■4
765
初始状态
目标状态
九宫重排问题的求解
传教士和野人问题（Missionaries and Cannibals)(简称 M-C问题）
有个N传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条 船，每次至多可供K(<N)个人乘坐，传教士为了安全起 见，考虑在任何情况下（河两岸和船上）和任何时刻都 不允许野人数目超过传教士的人数,请给出摆渡方案.
– 有预言家说： – “掌握了人工智能，就能征服整个世界。”
智能时代正向我们走来
大环境 目前世界经济正面临新的结构调整，先进发达的国家将领
先进入知识经济时代，其特点是工业生产和社会生活全 球化、信息化和知识化。 知识就是第一生产力，高科技是知识发现的结晶，也是第 一生产力，高科技需要高智能的开发与应用和高智力投 入新知识的产出 知识经济时代的发展必然依赖于电子信息产业的网络化、 信息化、智能化。