脑网络空间变异性计算公式
遗传算法遗传算法
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面：
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（1）遗传：这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交 给子代，子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征，物种才能稳定存在。
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（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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智能科学与技术导论课件第1章
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
遗传算法基础
比例选择法（轮盘赌）
• 基本思想
各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比。 设群体大小为 M，个体 i 的适应度大小为F ( xi ) ，则 个体 i 被选中的概率为
Pi =
F ( xi )
∑ F (x )
i =1 i
M
比例选择法（轮盘赌）
• 具体步骤 1）计算各基因适应度值和选择概率 Pi 2）累计所有基因选择概率值，记录中间累 加值S - mid 和最后累加值 sum = ∑ Pi 3）产生一个随机数 N，0〈 N 〈 1 4）选择对应中间累加值S - mid 的基因进 入交换集 5）重复（3）和（4），直到获得足够的基 因。
t i
t i i
n
模式定理
• 选择算子的作用
f (H , t) m( H , t + 1) = m( H , t ) f (t )
若 若
f (H , t) >1，m（H，t）增加 f (t ) f ( H , t ) <1，m（H，t）减少 f (t )
在选择算子的作用下，对于平均适用度高于群体平 在选择算子的作用下， 均适应度的模式，其样本数将增长， 均适应度的模式，其样本数将增长，对于平均适用 度低于群体平均适应度的模式， 度低于群体平均适应度的模式，其样本数将减少
f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x)
F（x）
F（x）
F（x）
F（x）＝f（x）＋C
遗传算法基本要素与实现技术
• 选择算子 • 适应度较高的个体被遗传到下一代群体中 的概率较大，适应度较低的个体被遗传到 下一代群体中的概率较小。 • 选择方法 比例选择法（轮盘赌） 锦标赛选择法
江西财经大学-人工智能-历年考博真题及答案
江西财经大学人工智能考博真题2014-2017历年考博真题及答案2014年一、简答题1．简述什么是人工智能？❖人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
❖人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2．目前人工智能有几大学派，分别是什么？书上：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychlogism) 或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2) 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(biònicsism)或生理学派(physiologism) ,其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3) 行为主义(actionism)，又称进化主义( evolutionism) 或控制论学派( cyberneticsism ) ,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
符号主义(Symbolicism)：认为人类的智能的基本单元是符号，认知过程是符号表示下的符号运算，从而思维就成了符号运算。
大多数比较成功的专家系统是建立在符号主义的基础上（知识的表示）。
联结主义（Connectionism）：认为人工神经网络的基本单元是神经元，而不是符号处理过程。
认知过程是由神经网络构成的，是并行分布的。
行为主义（Actionism）：认为人工智能源于控制论。
智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式。
行为主义者认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理。
3．什么是宽度优先搜索，其优缺点？以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法(breadth-first search)。
计量地理试题答案
一、选择题1.地理问题研究的核心环节是A 地理数据采集B 地理数据教学方法C 地理数据描述D 地理数据的处理答案：D 参考课本P26页2.在单峰负偏态的分布上,下列叙述正确的是A 算数平均数=中位数=众数B 算数平均数<中位数<众数C 算数平均数> 众数>中位数D 算数平均数>中位数>众数答案：B 参考课本P33页3.下列哪个数据不是属性数据A 人口数量B 村庄河流的分布C 国内生产总值D 土地面积答案：B 参考课本P20页4.偏相关系数的性质有①偏相关系数分布的范围在-1到1之间；②__________；③偏相关系数的绝对值必小于或最多等于由同一系列资料所求得的复相关系数;A.偏相关系数的绝对值越大,表示其偏相关程度越大B.偏相关系数的绝对值越大,表示其偏相关程度越小C.偏相关系数的绝对值越小,表示其偏相关程度越大D.偏相关系数的绝对值越小,表示其偏相关程度越小答案：A 参考课本P57页5. 时间序列的组合成分包括长期趋势T 、__________循环变动C 和不规则变动I ; A季节变动 B.灰色模型C马尔科夫 D.乘法模型答案：A参考课本P72-P73页6. 主成分分析是在的基础上进行的;A.回归分析B.时间序列分析C.相关分析D.系统聚类分析答案：C参考课本P95页7．在地理学中,主要对于“状态”的预测方法是 A.主成分分析法 B.马尔可夫预测法 C.灰色模型分析法 D.趋势面分析发答案：B 参考课本P108页8．建立在变异函数理论及结构分析基础之上的空间插值法是A．RBF神经网络方法B．克里格插值法C．反距离权重倒数插值法D．三次样条函数插值法答案：B 参考课本P141页9. 下面哪一个不是AHP决策的基本步骤A．明确问题B．建立层次结构模型C．分层计算特征值D．层次总排序答案：C参考课本227—230页10. 下列属于图G=V,E所必须包含的基本要素的是A．边集 B. 子图 C. 关联边 D. 基础图答案：A 参考课本P57页11.下列不属于一个网络图的基础指标的是A．连线数目B．结点数目C．网络中亚图数目D．回路数答案：D 参考课本P281页12.下列哪个数据不是属性数据A 人口数量B 村庄河流的分布C 国内生产总值D 土地面积答案：B 参考课本P20页二、填空题1.锡尔系数,就说明分配差异越大;反之,锡尔系数,说明收入分配越均衡;答案：越大、越小参考课本P43页2.地理数据的统计处理内容包括哪两个方面：;答案：一是进行统计整理；二是计算有关统计指标和参数; 参考课本P27页3. 标准正态分布的峰度系数；,表示地理数据分布的集中程度高于正态分布；表示地理数据分布的集中程度低于正态分布答案：g1>0、g1<0, 参考课本P33页4. 地理现象的分布格局,常常用地理数据分布的_________与______来描述;答案：集中化程度、均衡度参考课本P355. 回归分析方法,就是研究要素之间_________的一种强有力的工具,运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型,即_________;答案：具体数量关系、回归模型参考课本P596.趋势面分析是利用数学曲面模拟地理系统要素在＿及变化趋势的一种数学方法; 答案：空间上的分布参考书课本本P1007.常见的聚类分析方法有、模糊聚类法、动态聚类法等;答案：系统聚类法参考课本P828.空间局部自相关分析方法包括三种分析方法：、、;答案：LISA、G统计、Moran散点图参考课本P123页9变异函数四个非常重要的函数：、、、;答案：基台值、变程空间依赖范围、块金值区域不连续性值、分维数参考课本P137 10. 最短路径的三方面含义：、、;答案：纯距离意义上的最短距离、经济距离上的最短距离、时间意义上的最短距离; 参考课本P283页11. 中心选址问题的质量判断依据：;答案：使最佳位置所在的顶点的最大服务距离最小; 参考课本P286页12.地理系统本身的从本质上决定着地理数据的不确定性;答案：复杂性参考课本P23名词解释1.地理数据：用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化标志2.有序数据：当测度标准不是连续的量,而是指表示其顺序关系的数据,则称为有序尺度或等级尺度数据;3.洛伦兹曲线：使用累计频率曲线研究工业化集中化程度的曲线被称之为罗伦次曲线;4. 秩相关系数：又称等级相关系数,或顺序相关系数,是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量;5. 马尔可夫过程：在事件的发展过程中,若每次状态的转移都只仅与前一时刻的的状态有关,而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程;6.聚类分析：亦称群分析或点群分析,它是研究多要素事物分类问题的数量方法; 7．AHP决策分析法：是一种将决策者对复杂问题的决策思维过程模型化、数量化的过程;8. 地统计学：以区域化变量理论为基础,以变异函数为主要工具,研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性或空间相关和依赖性的自然现象的科学;9. 最小支撑图：在一个图的所有支撑图中权重之和最小的那个叫做该图的最小支图;10. 基础图：从一个有向图D中去掉所有边上的箭头所得到的无向图;问答题1. 为什么进行主成分分析它的几何意义和数学意义是什么答案：变量太多,增加分析问题的难度与复杂性一些变量之间是具有一定的相关性从几何意义看,找主成分的问题,就是找出p维空间中椭球体的主轴问题；从数学上看,主成分是初始变量的相关矩阵中m个较大特征值所对应的特征向量;2.回归分析研究的范式老师补充的内容答案： 1. 确定研究目标与变量2．进行相关分析因变量与自变量,自变量间3．制作散点图判断线性或非线性4．计算回归常数与回归系数5．回归模型的检验6．建立回归方程与模型解释3. 简述主成分分析的计算步骤;1计算相关系数矩阵2计算特征值与特征向量3计算主成分贡献率及累计贡献率4计算主成分载荷;答案：优点：思路简单明了,它将决策者的思维过程条理化、数量化,便于计算,容易被人们所接受,所需要的定量化数据较少,对问题的本质,问题所涉及的因素及其内在联系分析的比较透彻、清楚; 缺点：过于粗略,存在较大的随意性,带有较强的主观性;5.地理学中的经典统计分析方法有哪些答案：相关分析,回归分析,时间序列分析,系统聚类分析,主成分分析,趋势面分析方法,马尔科夫预测方法;6. 对计量地理学的评价1世界上的任何事物都可以用数值来度量;2在现代地理学中,传统方法是数学方法的基础,数学方法是传统方法的重要补充;3数学方法是人们进行数学运算和求解的工具,能以严密的逻辑和简洁的形式描述复杂的问题、表述丰富的实质性思想;4地理学研究中,数学方法有其局限性; 5现代地理学中数学方法的形成和发展与计算机应用技术密切相关;计量地理学期末考试样卷一单项选择题本题共10小题1、近代主要由美国地理学家发起的计量运动中,主要形成了三种学派,下列选项中哪一个不是A 依阿华的经济派B 威斯康星的统计派C 普林斯顿的社会物理派D 由赫特纳首倡的区域学派答案：D2、计量地理学发展的四个阶段中,不包括下列选项中的哪一个A 20世纪40年代末到50年代末B 20世纪50年代末到60年代末C 20世纪60年代末到70年代末D 20世纪70年代末到80年代末答案：A 参照教材第一章第5—6页3、空间数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围和;A. 区域联系B. 地理范围C. 地理属性D. 空间联系答案：D 参照教材第二章第19页4、下列地理数据哪一组分别属于空间数据和属性数据A.有台基值模型B.无台基值模型C.抛物线模型D.孔穴效应模型答案：C 参照教材第四章第138页二填空题1、空间相互作用分析,主要是定量地分析各种“地理流”在不同区域之间流动的________; 答案：方向和强度参照教材第一章第4节第13页2、相互关系分析这类研究主要是对_________、________之间的相互关系进行定量分析; 答案：地理要素、地理事物参照教材第一章第4节第12页3、根据测度标准,可以将数量标志数据划分为＿＿＿＿＿和比例尺度数据;答案：间隔尺度数据参照教材第20页4、地理数据的基本特征有数量化、形式化、逻辑化＿＿、＿＿、;答案：不确定性、多种时空尺度、多维性参照课本24页5、地理现象的分布格局,常常用地理数据分布的和来描述;答案：集中化程度；均衡度参照教材第35页第一段6、地理要素之间相互关系密切程度的测定,主要是通过来完成的;答案：对相关系数的计算和检验参照教材第47页第三段7、＿＿＿是事物之间差异性的度量,差异性越大,则相似性越小;答案：距离参照课本第84页第一段8、在事件的发展过程中,若每次状态的转移都只仅与前一时刻的装态,而与过去的发展的状态;这样的状态转移过程就叫马尔可夫过程;答案：有关；无关参照教材第108页第五段9、为揭示现象之间的空间关系,首先需要定义空间对象的;答案：相互邻接关系参照教材第120页最后一段10、局部空间自相关分析方法包括三种分析方法、、;答案：LISA；G统计；Moran散点图参照课本第123页第三段三、名词解释1、现代地理学：______________________________________答案：是一门研究地理环境及其与人类活动之间相互关系的综合性、交叉性学科; 参照教材第一章第4节第12页2、地理学：__________________________________________答案：研究地球表面的地理环境中各种自然现象和人文现象,以及它们之间相互关系的学科; 参照计量地理学全PPT的第4张幻灯片第一章第1节3、属性数据：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征; 参照课本第20页4、二元数据：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：用0、1两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题; 参照课本第21页5、集中化指数：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数参照课本第36页第一段回归模型：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：运用回归分析方法建立的能反映地理要素之间具体数量关系的数学模型参照课本第59页第三段状态转移概率：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：在事件的发展变化过程中,从一种状态出发,下一时刻转移到其他状态的可能性,称为状态转移概率;参照教材第108页第六段8、主成分分析：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术; 参照课本第95页第三段9、地理学第一定律：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：在地理空间中邻近的现象比距离远的的现象更相似参照教材第120页第一段10,区域化变量：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：当一个变量呈现为空间分布时,就称之为区域化变量参照教材第132页第五段四、问答题1、问：计量地理学发展的四个阶段的时间各阶段的特征第一阶段：20世纪50年代末—60年代末特征：统计学方法的应用第二阶段：20世纪60年代末—70年代末特征：多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中的广泛应用第三阶段：20世纪70年代末—80年代末特征：运筹学、投入产出分析方法、GIS 等第四阶段：20世纪90年代初至今由传统计量地理学开始向现代计算地理学发展特征：GPS、RS、GIS技术、神经网络、遗传算法模型、细胞自动模型、模糊逻辑模型、改进了的地理加权回归等高性能计算所依赖的计算方法与理论模型;2、写出对地理数据进行统计处理时常用到的统计指标与参数;并解释偏度系数和峰度系数的含义;描述地理数据一般水平的指标：平均值、中位数、众数;描述地理数据分布的离散程度的指标：极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数;描述地理数据分布特征的参数：偏度系数、峰度系数;偏度系数测度了地理数据分布的不对称情况,刻画了以平均值为中心的偏向情况;峰度系数测度了地理数据在均值附近的集中程度; 参照教材第29—33页3、简述回归分析法的一般步骤;答案：1确定研究目标与变量2进行相关分析因变量与自变量、自变量之间3制作散点图判断线性与非线性4计算回归常数与回归系数5回归模型的检验6建立回归方程模型解释参照计量学地理PPT第176页4、简述主成分分析法的计算步骤答案：⑴计算相关系数矩阵⑵计算特征值和特征向量⑶计算主成分贡献率及累计贡献率⑷计算主成分载荷参照教材第96—97页5、简述AHP决策分析方法的基本过程并举例说明答案：⑴明确问题⑵建立层次结构模型⑶构造判断矩阵⑷层次单排序⑸层次总排计量地理学期末试卷A参考答案2013——2014学年第一学期1.填空题本题20分1．一般而言,地理数据具有以下几个方面的基本特征：数量化、形式化、逻辑化,不确定性,多种时空尺度, 多维性;2.描述地理数据一般水平的指标有平均值、中位数、众数；描述地理数据分布的离散程度的指标有极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数；描述地理数据分布特征的参数有标准偏度系数、标准峰度系数;3.什么是秩相关系数：是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量4.多元线性回归模型中常数b0及偏回归系数bi的求解公式请用矩阵形式表达b=5. 线性规划问题的可行解：在线性规划问题中,满足约束条件的一组变量x=x1,x2,…,xnT 为可行解1分,最优解：使目标函数取最大或最小值的可行解称为最优解;1分6.在目标规划模型中,除了决策变量外,还需引入正、负偏差变量,其中,正偏差变量表示决策值超过目标值的部分,负偏差变量表示决策值未达到目标值的部分每空0.5分7.网络图中的三个基础指标为连线边或弧数目m,节点顶点数目n,网络中互不连接的亚图数目p,由它们产生的更为一般性的测度指标为β指数=m/n,回路数k=m-n+p,α指数=m-n+p/2n-5p,γ指数=m/{3n-2p}每空0.5分8.主成分分析的计算步骤：①计算相关系数矩阵,②计算特征值与特征向量,③计算主成分贡献率及累计贡献率,④计算主成分载荷;每空0.5分9.多元线性回归模型的显著性检验中,回归平方和U的自由度为自变量的个数k ,剩余平方和的自由度为n-k-1,n为样本个数每空0.5分2.聚类分析20分①聚类第一步,在9×9阶距离矩阵中,非对角元素中最小者是d94=0.04,故首先将第4区与第9②地理解释3.树型决策法20分1画出决策树10分4.地统计方法20分1结合自己的专业特点,简述该方法应用于地理学、生态学、环境科学等学科研究之中,解决具体的问题;52变异函数的四个基本参数分别是,基台值、变程或空间依耐范围、块金值或区域不连续值、分维数;地统计学的理论模型分为三大类：①有基台值的模型,包括球状模型、指数模型、高斯模型、线性有基台值模型和纯块金效应模型；②无基台值模型,包括幂函数模型、线性无基台值模型、抛物线模型；③孔穴效应模型;该模型是球状模型的一般形式;5分3下面模型1为球状模型;球状模型的四个参数分别为：块金值是0C,一般为常数；基台值为CC0；变程为；其中C为拱高;当c0=0,c=1时,称为标准球状模型;球状模型是地统计分析中应用最广泛的理论模型,许多区域化变量的理论模型都可以用该模型去拟合;10分5.随机型决策分析20分随机型决策问题指决策者所面临的各种自然状态将是随机出现的; 随机型决策问题,必须具备以下几个条件：①存在着决策者希望达到的明确目标；②存在着不依决策者的主观意志为转移的两个以上的自然状态；E4>E5 7③存在着两个以上的可供选择的行动方案；④不同行动方案在不同自然状态下的益损值可以计算出来; 3分随机型决策问题可进一步分为风险型决策问题和非确定型决策问题;1风险型决策问题：每一种自然状态发生的概率是已知的或者可以预先估计的;2非确定型决策问题：各种自然状态发生的概率也是未知的和无法预先估计的;解决风险型决策问题的方法有：1最大可能法——将大概率事件看成必然事件,小概率事件看成不可能事件的假设条件下,通过比较各行动方案在那个最大概率的自然状态下的益损值进行决策;2期望值决策法——计算各方案的期望益损值,并以它为依据,选择平均收益最大或者平均损失最小的方案作为最佳决策方案;3树型决策法——树型决策法的决策依据是各个方案的期望益损值;计算过程一般从每一个树梢开始,经树枝、树杆、逐渐向树根进行;决策的原则一般是选择期望收益值最大或期望损失成本或代价值最小的方案作为最佳决策方案;4灵敏度分析法——由于状态概率的预测会受到许多不可控因素的影响,因而基于状态概率预测结果的期望益损值也不可能同实际完全一致,会产生一定的误差;对可能产生的数据变动是否会影响最佳决策方案的选择进行分析,这就是灵敏度分析;5效用分析法——考虑决策者个人的主观因素对决策过程产生影响,即决策者的主观价值概念效用值,并将其应用于决策过程的方法;解决非确定型决策问题的方法有：乐观法——其决策原则是“大中取大”; 悲观法——其决策原则是“小中取大”; 折衷法——特点是,既不乐观,也不悲观,而是通过一个系数10,表示决策者对客观条件估计的乐观程度;等可能性法——以各状态发生的概率相等为假设的期望值决策分析方法;后悔值法——后悔值,是后悔值法决策的主要依据;所谓后悔值,是指某状态下的最大效益值与各方案的效益值之差;后悔值法,也称最小最大后增值法;计量地理学期末试卷B参考答案2013——2014学年第一学期1.填空题本题20分1地理网络中,关联矩阵是对网络图中顶点与边的关联关系的一种描述；邻接矩阵是对图中各顶点之间的连通性程度的一种描述;2请写出线形规划问题：Min Z=2X1+3X2+4X3 满足X1+2X2+X3≥32X1-X2+3X3≥4X1,X2,X3≥0 的对偶问题3变异函数有四个非常重要的参数,分别为：基台值,变程或称空间依赖范围,块金值或称区域不连续性值, 分维数;每空0.5分4克里格方法是建立在变异函数理论及结构分析基础上的,它是在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏最优估计估计的一种方法;每空0.5分5全局空间自相关的度量指标有Moran指数, Geary系数；局部空间自相关分析方法包括：LISA空间联系的局部指标,G统计量, Moran散点图. 每空0.5分7将非线性关系y=debx,转化为线性形式： 2.5分8描述地理数据一般水平的指标有平均值、中位数、众数；描述地理数据分布的离散程度的指标有极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数；描述地理数据分布特征的参数有标准偏度系数、标准峰度系数;每空0.5分9主成分分析的计算步骤：①计算相关系数矩阵,②计算特征值与特征向量,③计算主成分贡献率及累计贡献率,④计算主成分载荷;每空0.5分2. 最短路径计算：3. 回归模型4.线性规划方法20分5.随机型决策分析20分随机型决策问题指决策者所面临的各种自然状态将是随机出现的; 随机型决策问题,必须具备以下几个条件：②存在着决策者希望达到的明确目标；②存在着不依决策者的主观意志为转移的两个以上的自然状态；③存在着两个以上的可供选择的行动方案；④不同行动方案在不同自然状态下的益损值可以计算出来;随机型决策问题可进一步分为风险型决策问题和非确定型决策问题;1）风险型决策问题：每一种自然状态发生的概率是已知的或者可以预先估计的;2）非确定型决策问题：各种自然状态发生的概率也是未知的和无法预先估计的;解决风险型决策问题的方法有：1最大可能法——将大概率事件看成必然事件,小概率事件看成不可能事件的假设条件下,通过比较各行动方案在那个最大概率的自然状态下的益损值进行决策;2期望值决策法——计算各方案的期望益损值,并以它为依据,选择平均收益最大或者平均损失最小的方案作为最佳决策方案; 3树型决策法——树型决策法的决策依据是各个方案的期望益损值;计算过程一般从每一个树梢开始,经树枝、树杆、逐渐向树根进行;决策的原则一般是选择期望收益值最大或期望损失成本或代价值最小的方案作为最佳决策方案; 4灵敏度分析法——由于状态概率的预测会受到许多不可控因素的影响,因而基于状态概率预测结果的期望益损值也不可能同实际完全一致,会产生一定的误差;对可能产生的数据变动是否会影响最佳决策方案的选择进行分析,这就是灵敏度分析; 5效用分析法——考虑决策者个人的主观因素对决策过程产生影响,即决策者的主观价值概念效用值,并将其应用于决策过程的方法;解决非确定型决策问题的方法有：乐观法——其决策原则是“大中取大”; 悲观法——其决策原则是“小中取大”; 折衷法——特点是,既不乐观,也不悲观,而是通过一个系数10,表示决策者对客观条件估计的乐观程度;等可能性法——以各状态发生的概率相等为假设的期望值决策分析方法;后悔值法——后悔值,是后悔值法决策的主要依据;所谓后悔值,是指某状态下的最大效益值与各方案的效益值之差;后悔值法,也称最小最大后增值法;。
地理信息系统中的空间分析算法
地理信息系统中的空间分析算法地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种将地理空间信息与数据库技术相结合的信息系统。
GIS 可以将地理空间信息进行存储、管理、处理、分析、查询与表达，帮助我们更好地理解地理现象，从而更好地进行空间规划和决策。
GIS的其中一个重要组成部分就是空间分析算法，通过空间分析算法，我们可以对空间数据进行统计、分析与挖掘，提取出空间数据中的特征和规律，进一步支持市政管理、环保监测、自然资源管理、交通规划等领域的工作。
本篇文章将探讨一些常用的空间分析算法。
一、空间统计分析空间统计分析通常是通过 GIS 软件中的空间分析工具或 R 语言中的 spatial 统计包来实现的，目的是通过建模、统计和分析空间数据集，了解数据的分布规律及其空间自相关性，进而挖掘数据中的潜在信息。
在空间统计分析中，空间自相关性是重要的概念之一。
空间自相关性指的是空间邻近地区的相似性。
其通常用半方差函数（Semi-Variogram）来描述。
半方差函数对于空间数据的变异属性及其自相关情况进行了刻画。
空间统计分析通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清理、去除异常值，将其转换为空间数据集。
2. 空间数据可视化：通过 GIS 软件中的空间图表和地图进行可视化展示，直观了解数据的分布情况。
3. 空间自相关性检验：通过计算半方差函数、空间权重矩阵及空间自相关指数等进行检验，判断空间数据的自相关性。
其中，空间权重矩阵通常包括近邻、距离加权、kernel 加权等。
4. 模型拟合：选择合适的空间统计模型，使用最小二乘法等拟合方法来求解模型参数。
5. 空间插值：对于未知位置的点，通过空间插值方法来估算其值。
空间插值方法包括IDW 方法、Kriging 方法、样条插值法等。
二、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据集进行关联规则、分类、聚类、预测等操作，发现空间数据中的模式和规律，进而支持决策和规划。
基于改进引力模型的江苏省城市创新空间关联及其影响因素
2021年第24期科技管理研究Science and Technology Management Research2021 No. 24doi:10.3969/j.issn.l000-7695.2021.24.011基于改进引力模型的江苏省城市创新空间关联及其影响因素彭英U2,余小莉1(1.南京邮电大学管理学院；2.南京邮电大学国际电联经济和政策问题研究中心，江苏南京210003 )摘要：为促进江苏省城市网络空间功能提升、区域经济优化和一体化发展，通过构建创新指标评价体系，利用熵权法计算城市综合能力代替人口和地区生产总值数据，借助引力模型和社会网络分析方法对江苏省13个地级及以上城市进行创新空间关联实证分析，并利用社会网络分析法中的Q A P回归分析法对江苏省城市创新空间关联影响因素进行研究。
结果表明：（1)在整个网络结构中扮演主动者角色的是处于创新网络中心位置的城市，其以自身资 .源和优势带动其他城市创新发展；（2)创新能力较强的城市可以采取强强联合的方式形成合作圈，充分发挥创新 主体间的统筹协调作用，促进技术、知识和信息等创新资源在城市之间流动，积极引导其他城市进行自主创新；（3)位于创新空间结构的非中心位置的城市应加强经济文化等方面建设，不断完善创新环境。
并对江苏省创新发展提出对非中心位置城市实行创新帮扶和人才政策上的倾斜、推动创新中心城市与其合作，尽快完善基础设施、加快交通通信等合作，以及加速提升经济发展水平等政策建议。
关键词：引力模型；空间联系；创新网络；凝聚子群；Q A P回归分析中图分类号：F207; F224; G301 文献标志码：A 文章编号：1000-7695 ( 2021 ) 24-0081-06 Spatial Correlation and Influencing Factors of Urban Innovation in Jiangsu ProvinceBased on Improved Gravity ModelPeng Ying12, Yu Xiaoli1(1.School of Management, Nanjing University of Posts and Telecommunications;2.International Telecommunication Economy and Policy Research Center, Nanjing University of Posts andTelecommunications, Nanjing 210003, China )A bstract: In order to promote the urban network space function improvement, regional economic optimization andintegrated development o f Jiangsu province, this paper constructs innovation index evaluation system, uses entropyweight method to calculate the comprehensive capacity o f cities instead o f population and regional GDP data, analyzesthe innovation spatial correlation o f 13 prefecture—level cities in Jiangsu with the help o f gravity model and socialnetwork analysis method, and studies the influencing factors of innovation spatial correlation by using QAP regressionanalysis method in social network analysis. The results show that:(l) The city at the center o f the innovation networkplays an active role in the whole network structure, which drives the innovation development o f other cities withits own resources and advantages. (2) Cities with strong innovation capacity can form cooperation circles by meanso f strong cooperation, give full play to the overall coordination among innovation subjects, prom ote the flow ofinnovation resources such as technology, knowledge and information among cities, and actively guide other cities tocarry out independent innovation. (3) Cities in non—central locations of innovation spatial structure should strengtheneconomic and cultural construction and constantly improve the innovation environm ent. Finally, the paper putsforward some policy suggestions for innovation development in Jiangsu, such as supporting non—central cities ininnovation and talent policy, promoting the cooperation of innovation center cities, improving infrastructure, speedingup cooperation in transportation and communication, and accelerating economic development level.Key words: gravity model; spatial connection; innovation network; cohesive subgroup; quadratic assignment procedureregression analysis收稿日期：2021-01-21，修回日期：202卜05-21基金项目：国家社会科学基金项目“复杂网络视角下的高新技术产业集群创新研究"（19FGLB017);江苏省社会科学基金项目“复杂网络背 景下高新技术产业集群创新研究”（18HQ009)82彭英等•_基于改进引力模型的江苏省城市创新空间关联及其影响因素我国提出要进一步提升创新发展能力，加快形 成现代化产业体系，强化基础设施规划建设，要从 协调推进全面建设社会主义现代化国家的大局出发，找准定位、发挥优势，持续深化跨区域、跨流域合作，着力打造一批具有战略意义的产业链和产业集群，推进区域创新联动发展。
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用2O世纪80年代后期 ,多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注.一方面，由于任务的复杂性，在单机器人难以完成任务时，人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成.另一方面，人们也希望通过多机器人间的协调与合作，来提高机器人系统在作业过程中的效率。
1943年，Maeullocu和 Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。
从这以后，人工神经网络经历了发展、停滞、再发展的过程，时至今日正走向成熟,在广泛领域里得到了应用,其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。
本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务—3 J，并应用遗传算法来对神经网络进行优化。
仿真结果表明，经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高,误差降低.1 人工神经网络 ANN)的基本原理和结构人工神经网络(Artiifcial Neural Network，ANN)) 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型,又称并行分布处理模型 J。
ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元——人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。
ANN拓扑结构很多，其中采用反向传播(Back—Propa—gation，BP)算法的前馈型神经网络(如下图1所示）,即BP人工神经网络，是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一 .BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号x；通过中间节点(隐层点 )作用于出节点，经过非线形变换,产生输出信Yk,网络训练的每个样本包括输入向量x和期望输出量 T,网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值w;；和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值）,训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
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脑网络空间变异性计算公式
引言。
脑网络空间变异性是指大脑内不同区域之间的连接方式和强度的变化。研究发
现，脑网络空间变异性与认知功能、精神疾病等有着密切的关系。因此，对脑网络
空间变异性的计算和分析成为了神经科学领域的热点问题之一。本文将介绍脑网络
空间变异性的计算公式，并探讨其在神经科学研究中的应用。
一、脑网络空间变异性的定义。
脑网络空间变异性是指大脑内不同区域之间连接的方式和强度的变化。在脑网
络中，不同的区域之间通过神经元的连接来进行信息传递，而这些连接的方式和强
度会随着时间和环境的变化而发生变化。脑网络空间变异性反映了脑网络的动态性
和适应性，对于理解大脑的功能和机制具有重要意义。
二、脑网络空间变异性的计算公式。
脑网络空间变异性的计算公式可以通过复杂网络理论和图论方法来进行推导和
构建。一种常用的计算公式是基于脑网络的连接矩阵来进行计算的。假设脑网络的
连接矩阵为A，其中A(i,j)表示节点i到节点j的连接强度。那么脑网络空间变异性
的计算公式可以表示为：
H = -Σ(A(i,j)log(A(i,j)))。
其中，H表示脑网络空间变异性的值，A(i,j)表示连接矩阵中的元素，log表示
自然对数。该公式反映了脑网络中不同节点之间连接的强度和方式的变异程度，可
以用来量化脑网络的动态性和适应性。
三、脑网络空间变异性的应用。
脑网络空间变异性的计算公式可以应用于神经科学研究的各个领域。首先，它
可以用来研究脑网络的发育和演变过程。通过对不同年龄段和发育阶段的脑网络进
行空间变异性的计算，可以揭示大脑在发育过程中连接方式和强度的变化规律，对
于理解儿童和青少年大脑发育具有重要意义。
其次，脑网络空间变异性的计算公式也可以用来研究精神疾病和神经系统疾病。
研究发现，患有精神疾病的患者脑网络的空间变异性通常会发生改变，这种改变与
疾病的发生和发展密切相关。因此，通过对患者和健康对照组的脑网络进行空间变
异性的计算，可以为精神疾病的早期诊断和治疗提供重要的参考依据。
最后，脑网络空间变异性的计算公式还可以应用于脑-机接口技术和脑功能重
建研究。通过对脑网络的空间变异性进行计算，可以揭示大脑在不同认知任务和行
为活动中的连接模式和动态变化规律，为脑-机接口技术和脑功能重建研究提供重
要的理论支持。
结论。
脑网络空间变异性的计算公式可以用来量化脑网络的动态性和适应性，对于理
解大脑的功能和机制具有重要意义。它可以应用于神经科学研究的各个领域，包括
脑网络的发育和演变、精神疾病和神经系统疾病的研究、以及脑-机接口技术和脑
功能重建研究。未来，随着脑网络空间变异性计算方法的不断改进和完善，相信它
将为神经科学领域的研究和临床应用带来更多的突破和进展。