人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應(yīng)用

內(nèi)容概要

人工免疫系統(tǒng)是一種新興的計(jì)算智能模型。地理信息系統(tǒng)空間分析中如何應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)模型是本書(shū)的主題。梁勤歐編著的《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應(yīng)用》主要以克隆選擇算法（CLONALG）及其擴(kuò)展模型遺傳克隆選擇算法（CLOGA）、人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型（aiNet）、改進(jìn)克隆選擇算法、局部變換克隆選擇算法等為主要研究方法，以GIS空間分析中的定位一分配問(wèn)題（Location-Allocation）、地理信息預(yù)測(cè)問(wèn)題、聚類分析問(wèn)題、旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP）等為主要應(yīng)用和實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，概略地研究了人工免疫系統(tǒng)在GIS空間分析中應(yīng)用的理論與方法。 《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應(yīng)用》適合于地理學(xué)、測(cè)繪科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、土地科學(xué)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域從事與地理信息科學(xué)相關(guān)的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考，亦可為這些領(lǐng)域的碩士研究生、博士研究生和高年級(jí)本科生在如伺應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)模型等解決自己專業(yè)的實(shí)際問(wèn)題方面提供一些幫助。閱讀本書(shū)需要簡(jiǎn)單具備一些人工智能計(jì)算模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及地理信息?統(tǒng)等方面的基礎(chǔ)知識(shí)。

作者簡(jiǎn)介

梁勤歐，出生于1968年12月，男，內(nèi)蒙古呼和浩特人，工學(xué)博士，浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院教授。 
    2003年6月于武漢大學(xué)地圖制圖學(xué)與地理信息工程專業(yè)博士研究生畢業(yè)。獲得工學(xué)博士學(xué)位。 
    1996年7月碩士研究生畢業(yè)后，分配到武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院工作。先后任助教、講師，2004年11月受聘為武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院副教授。2007年7月調(diào)到浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院工作。2009年12月受聘為浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院教?。 
    主要研究方向?yàn)椋嚎臻g信息系統(tǒng)模型算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用，人工免疫系統(tǒng)及其在空間信息系統(tǒng)、遙感、城市規(guī)劃與管理中的應(yīng)用。已發(fā)表多篇有關(guān)人工免疫系統(tǒng)在GIS空間分析等領(lǐng)域的應(yīng)用研究論文。主持了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)；主持完成了武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目1項(xiàng)；主持完成了武漢市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院項(xiàng)目1項(xiàng)。此外，還參與完成了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)科研項(xiàng)目的研究工作。

書(shū)籍目錄

引言第1章 概述 1.1 GIS空間分析概述 1.1.1 地理信息系統(tǒng)與空間信息系統(tǒng) 1.1.2 GIS空間分析 1.1.3 人工免疫系統(tǒng)應(yīng)用于GIS空間分析的必要性和可能性 1.2 醫(yī)學(xué)免疫學(xué)研究進(jìn)展 1.2.1 免疫學(xué)的起源 1.2.2 免疫學(xué)的創(chuàng)立 1.2.3 實(shí)驗(yàn)免疫學(xué)的發(fā)展 1.2.4 免疫學(xué)的近代發(fā)展 1.3 國(guó)外人工免疫系統(tǒng)理論與應(yīng)用研究進(jìn)展 1.3.1 2003年以前國(guó)外人工免疫系統(tǒng)研究進(jìn)展 1.3.2 2003年以來(lái)國(guó)外人工免疫系統(tǒng)研究進(jìn)展 1.4 國(guó)內(nèi)人工免疫系統(tǒng)理論與應(yīng)用研究進(jìn)展 1.4.1 2003年以前國(guó)內(nèi)人工免疫系統(tǒng)研究進(jìn)展 1.4.2 2003年以來(lái)國(guó)內(nèi)人工免疫系統(tǒng)研究與地理信息應(yīng)用進(jìn)展 1.5 人工免疫系統(tǒng)在空間信息系統(tǒng)中的應(yīng)用前景 1.5.1 空間數(shù)據(jù)獲取 1.5.2 空間數(shù)據(jù)挖掘 1.5.3 GIS空間分析 1.5.4 地理系統(tǒng)模擬模型 1.6 本書(shū)的研究目標(biāo)和內(nèi)容第2章 生物免疫系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)及主要理論 2.1 免疫系統(tǒng)解剖學(xué)特點(diǎn) 2.1.1 淋巴組織器官 2.1.2 免疫細(xì)胞 2.2 免疫系統(tǒng)的一些基本概念 2.3 生物免疫系統(tǒng)主要理論 2.3.1 克隆選擇學(xué)說(shuō) 2.3.2 免疫網(wǎng)絡(luò)理論 2.4 本章小結(jié)第3章 人工免疫系統(tǒng)主要理論模型及克隆選擇算法的擴(kuò)展 3.1 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型 3.1.1 字條空間模型 3.1.2 免疫系統(tǒng)對(duì)象模型 3.1.3 資源受限人工免疫網(wǎng)絡(luò) 3.1.4 形態(tài)空間人工免疫調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)（SAIRN） 3.1.5 動(dòng)態(tài)離散決策機(jī)制模型 3.1.6 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型 3.1.7 結(jié)論 3.2 免疫遺傳算法與克隆選擇算法 3.2.1 免疫系統(tǒng)的遺傳算法建模方法和FPP模型 3.2.2 免疫遺傳算法 3.2.3 免疫遺傳算法 3.2.4 免疫算法 3.2.5 克隆選擇算法 3.2.6 免疫優(yōu)勢(shì)克隆算法 3.2.7 量子克隆進(jìn)化策略算法 3.2.8 結(jié)論 3.3 克隆選擇算法的擴(kuò)展——遺傳克隆選擇算法 3.3.1 克隆選擇算法的擴(kuò)展、改進(jìn)——遺傳克隆選擇算法 3.3.2 遺傳克隆選擇算法和克隆選擇算法、遺傳算法的比較 3.4 基于遺傳克隆選擇算法的點(diǎn)狀地圖符號(hào)識(shí)別 3.4.1 概述 3.4.2 基于遺傳克隆選擇算法的點(diǎn)狀地圖符號(hào)識(shí)別 3.4.3 結(jié)論 3.5 本章小結(jié)第4章 克隆選擇算法在布局一分配問(wèn)題中的應(yīng)用 4.1 基于遺傳克隆選擇算法的布局一分配問(wèn)題研究 4.1.1 概述 4.1.2 布局—分配問(wèn)題的模型描述與主要算法 4.1.3 布局—分配問(wèn)題的遺傳克隆選擇算法求解 4.1.4 實(shí)驗(yàn)研究1：Cooper和Rosing測(cè)試數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 4.1.5 實(shí)驗(yàn)研究2：油田最小費(fèi)用的布局一分配問(wèn)題 4.2 基于克隆選擇算法的障礙布局一分配問(wèn)題研究 4.2.1 障礙布局一分配問(wèn)題模型描述 4.2.2 一種基于克隆選擇算法解決障礙布局一分配問(wèn)題的簡(jiǎn)化流程 4.2.3 實(shí)驗(yàn)研究 4.3 本章小結(jié)第5章 克隆選擇算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地理信息預(yù)測(cè) 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用傳遞函數(shù) 5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 5.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的限制與不足 5. 基于遺傳克隆選擇算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 5.3 實(shí)例研究 5.3.1 基于遺傳克隆選擇算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)用于XOR問(wèn)題的研究 5.3.2 基于遺傳克隆選擇算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行湖北省人口預(yù)測(cè) 5.4 本章小結(jié)第6章 人工免疫系統(tǒng)模型在空間信息聚類中的應(yīng)用 6.1 對(duì)人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行空間數(shù)據(jù)聚類基本過(guò)程分析 6.1.1 主要聚類方法簡(jiǎn)介 6.1.2 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)及改進(jìn)建議 6.1.3 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行空間數(shù)據(jù)聚類基本過(guò)程分析 6.2 基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型的城市綜合實(shí)力聚類 6.2.1 指標(biāo)體系建立 6.2.2 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)與計(jì)算 6.2.3 城市綜合實(shí)力聚類結(jié)果分析 6.2.4 結(jié)論 6.3 基于克隆選擇算法和自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的浙江省市縣現(xiàn)代化水平空間差異 6.3.1 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)概述 6.3.2 研究數(shù)據(jù)尺度與計(jì)算智能模型選擇 6.3.3 應(yīng)用克隆選擇算法分析浙江省城市化與非農(nóng)化空間差異 6.3.4 應(yīng)用克隆選擇算法和自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)分析浙江省市縣現(xiàn)代化綜合水平空間差異 6.3.5 結(jié)果與討論 6.4 ?章小結(jié)第7章 人工免疫系統(tǒng)模型與旅行商問(wèn)題 7.1 旅行商問(wèn)題概述 7.1.1 旅行商問(wèn)題 7.1.2 旅行商問(wèn)題數(shù)學(xué)描述 7.2 克隆選擇算法求解旅行商問(wèn)題流程 7.3 人工免疫系統(tǒng)模型求解旅行商問(wèn)題實(shí)驗(yàn) 7.3.1 20城市以下TsP實(shí)驗(yàn) 7.3.2 20～30城市TsP實(shí)驗(yàn) 7.3.3 50～96城市TsP實(shí)驗(yàn) 7.4 本章小結(jié)第8章 人工免疫系統(tǒng)模型與車輛路徑問(wèn)題 8.1 車輛路徑問(wèn)題概述 8.1.1 車輛路徑問(wèn)題 8.1.2 有能力約束車輛路徑問(wèn)題數(shù)學(xué)描述 8.2 人工免疫系統(tǒng)模型求解有能力約束車輛路徑問(wèn)題的基本方法 8.2.1 編碼方式 8.2.2 車輛能力約束 8.2.3 免疫算法操作 8.3 人工免疫系統(tǒng)模型求解有能力約束車輛路徑問(wèn)題實(shí)驗(yàn) 8.3.1 10客戶有能力約束車輛路徑問(wèn)題實(shí)驗(yàn) 8.3.2 31客戶有能力約束車輛路徑問(wèn)題實(shí)驗(yàn) 8.3.3 44客戶有能力約束車輛路徑問(wèn)題實(shí)驗(yàn) 8.4 本章小結(jié)第9章 總結(jié)與展望 9.1 總結(jié) 9.2 展望參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：新興的計(jì)算智能為GIS空間分析提供了新的機(jī)遇和發(fā)展的契機(jī)。CI的主要代表有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、人工免疫系統(tǒng)、元胞自動(dòng)機(jī)、系統(tǒng)等；也有的學(xué)者把它們統(tǒng)稱為人工生命（周成虎等，1999）；還有的學(xué)者把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、人工免疫系統(tǒng)和模糊理論稱為軟計(jì)算。新興的計(jì)算智能理論對(duì)空間分析的影響是巨大的。從廣義的地理信息空間分析來(lái)看，對(duì)于具有復(fù)雜性特點(diǎn)的地理系統(tǒng)，新興的計(jì)算智能成為其主要的分析手段。如Fischer和Gopal（1994）提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間作用分析模型；Aura等（1997）應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了歐洲的貨物運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)分析等；黎夏、葉嘉安等（2007）應(yīng)用元胞自動(dòng)機(jī)與多智能體等計(jì)算智能進(jìn)行了大量有關(guān)地理模擬系統(tǒng)的研究工作。AIS由于其復(fù)雜性，在早期沒(méi)有引起計(jì)算領(lǐng)域的重視，和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等相比，人們對(duì)其的重視程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。目前，國(guó)內(nèi)外AIS的理論與應(yīng)用研究雖然取得較大進(jìn)展，在GIS空間分析、遙感影像分類識(shí)別與檢索、地理優(yōu)化模擬模型等方面也得到一些應(yīng)用，但研究成果數(shù)量還是非常有限。這并不等于說(shuō)AIS方法不適合地理系統(tǒng)的空間分析，而是AIS研究本身還處在探索階段，這樣就大大制約了其在地理空間分析中的應(yīng)用與推廣。另外，地理科學(xué)從傳統(tǒng)的描述性學(xué)科到定性與定量方法的綜合集成，是從20世紀(jì)60年代以后隨著地理學(xué)數(shù)量運(yùn)動(dòng)的開(kāi)展，才有了真正意義上的發(fā)展。所以，地理空間分析的計(jì)算方法經(jīng)常落后于其他學(xué)科也就不難理解了。這種情況必須改變，這也是地理學(xué)科學(xué)化的要求。對(duì)于GIS空間分析來(lái)說(shuō)，新興的計(jì)算智能起碼可以提供新的算法理論模型來(lái)對(duì)許多空間分析模型進(jìn)行改進(jìn)，如應(yīng)用遺傳算法改進(jìn)最短路徑求解等。雖然最近興起的AIS已經(jīng)取得了較大的進(jìn)展，但目前在國(guó)內(nèi)外，還很少見(jiàn)到人工免疫系統(tǒng)在GIS空間分析中的應(yīng)用研究。

編輯推薦

《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應(yīng)用》是由武漢大學(xué)出版社出版的。

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