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一、DM在GIS中的应用
DM(Data Mining数据挖掘)是指把人工智能、机器学习与数据库等技术结合起来,由计算机自动的从数据库或数据仓库中的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并具有潜在价值的信息或模式,以解决数据量大而知识贫乏这一困扰专家系统(ES)的知识瓶颈问题的非平凡过程。这一概念一经提出,立即引起了学者、软件开发商和用户的极大兴趣, 相似文献
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通过对1981~2010年30年的贵州黔南地区气象资料与植保病虫害资料的对比研究,得出了农作物病虫害发生的一系列气象条件指标,研究结果表明,作物病虫害的发生与气象条件有密切的关系,主要与气温、相对湿度、日照和降水量有关,而不同种类的病虫害发生的气象条件指标不尽相同。在指标结论的基础上,利用VB.NET设计并开发了黔南州主要农作物病虫害监测预警专家系统,将气象资料实时入库监测分析,达到某种病虫害发生条件即预警,从而实现了农作物病虫害监测预警专家系统的构建。 相似文献
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大坝安全监测专家系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
根据当前在坝安全监测的技术要求和设备情况,详细讨论了大坝安全监测专家系统的基本构成、要求,以及系统实现中的关键技术问题。 相似文献
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GIS空间数据库的"一库两用"策略研究 总被引:2,自引:0,他引:2
GIS有两种普遍的应用需求:空间分析和数字制图,但两种需求对空间数据的要求不完全一致,导致空间数据在同一GIS中无法充分共享。该文探讨能够同时满足两种需求的GIS构建方法。分析地理空间数据存在的冲突,引入"一库两用"思想,建立空间分析型数据模型;利用专家系统机制实现空间分析数据向数字制图数据的转换,转换过程中补充的信息源于专家知识库。该研究有助于解决GIS中数据不一致问题,使GIS更实用、功能更完善。 相似文献
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底板突水预测与评价的专家系统方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
突水预报是一个涉及到水文地质、工程地质、开采条件、岩石力学等诸多因素的复杂问题,借助于防治水领域知名专家的实践经验和防治水知识,运用合理的推理方法,考虑影响底板突水的多方面因素,建立一种底板突水预测与评价的专家系统方法,一方面可以总结、运用和推广现场实践经验,另一方面,采用规则的形式来表示预测专家的判断性知识,运用可信度值来反映专家经验的不确定性,又能提高预测预报的成功率与准确性,为受底板水威胁矿区的安全生产提供保证. 相似文献
79.
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本文概述了地震预报专家系统(Expert System for Earthquake Prediction).ESEP 包括3个子系统:中长期预报系统、年度预报系统和中短期预报系统.每一子系统均由7个模块组成:控制模块、数据库、专家知识库、方法库、事实准备模块、推理和决策模块、绘图显示模块.ESEP 中建立了推理模型 ESEP/R 和知识表示模型 ESEP/K,并提出了限制(CON)、加权(W)和综合(SYN)等3种新的证据组合方式.ESEP 的特点有:(1)体系化;(2)能综合多种专家知识;(3)拥有大量数据和专家经验;(4)采用4种推理模型并作综合决策;(5)采用多种软件环境;(6)模块化;(7)具有友好的用户界面. 相似文献