挖掘机的液压系统设计(8)

挖掘机的液压系统设计

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图1-1 系统主界面 5 图1-2 体系结构 7

挖掘机的液压系统设计

第一章 绪 论

近年来，由于遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、航空摄像、电子摄像、CT成像等空间信息技术的发展和广泛使用，空间数据飞速增长，其规模和复杂性日益膨胀。与此同时，以空间数据为研究对象的空间决策支持系统——

SDSS(Spatial decision support system)迅速发展起来，SDSS

综合了GIS数据处理和DSS模型分析的优势，对结构化空间问题提供决策支持。目前，其应用已涉及到国民经济众多领域，如国土规划与整治、区域发展规划、城市发展规划、产业布局、交通规划、空间优化、公共设施选址、环境保护以及灾害与危机处理等[1-6]。然而，由于空间数据的多维特性及其特有的空间属性的存在，空间决策问题越来越复杂，SDSS需要处理各种非线性、不确定的空间关系，如空间配置和空间优化等。现有的SDSS在面对非结构化复杂空间决策问题时，其问题求解能力明显不足，因此需要借助其他理论、方法和技术（如AI）来提高这种能力。

20世纪80年代后期，随着空间信息技术的不断发展，空间数据挖掘和知识发现(SDMKD, Spatial data mining and knowledge discovery)开始出现，它较好地解决了空间知识获取问题，因此和机器学习、专家系统等共同被引入到空间决策科学与技术领域，使得空间决策支持系统在知识获取、知识表达和知识推理方面的能力大大提高，并逐步发展成为智能空间决策支持系统——ISDSS，ISDSS的出现使得人们在面对非结构化复杂空间问题时的决策能力大大提高。本论文主要研究空间数据挖掘和知识发现及智能空间决策支持系统的基本理论

空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）及其研究进展 数据挖掘和知识发现的产生和发展

数据挖掘和知识发现的产生和发展

如果没有对海量数据进行分析的能力，沃尔玛的老板绝对想不到“啤酒与尿布”这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系，而将啤酒与尿布放在一起，竟然大大增加转换和数据的采掘，模式解释和评价过程包括对所发现知识模式进行模式解释和知识评价。

1.2 智能空间决策支持系统(ISDSS)及其研究进展 1.2.1 决策支持系统的产生与发展

随着计算机和信息技术的不断深入发展，其在管理领域的应用也越来越广