第一章 人工智能概述 1
第一节 人工智能的研究对象、学科范畴及研究方法 1
第二节 人工智能的应用概况 4
第三节 人工智能的回顾与展望 7
第二章 专家系统与知识工程 13
第一节 专家系统的基本概念 13
第二节 专家系统的开发方法 21
第三节 问题求解的基本原理和方法 25
第四节 知识的概念、分类和表达策略 33
第五节 基于逻辑的问题求解方法 38
第六节 知识的产生式表达方法与推理 42
第七节 知识的结构化表达方法与推理 47
第八节 不确定性知识的表达和推理 57
第九节 知识的其他处理方法 67
第三章 知识获取与机器学习 72
第一节 知识获取与机器学习的基本方法 72
第二节 人工神经网络(ANN)概述 77
第三节 遗传算法的基本原理 83
第四节 高级遗传算法及其应用 88
第五节 数据库中的知识发现 92
第六节 数据挖掘的基本概念与技术 96
第四章 地图模式识别的基本技术 101
第一节 地图模式识别的概念与发展现状 101
第二节 扫描地图图像的预处理 103
第三节 地图符号特征参数的计算 107
第四节 点状地图符号的识别 113
第五节 几种线状地图符号的识别 116
第六节 地图注记的识别 118
第五章 基于地学知识的空间数据处理方法 122
第一节 地学知识的概念与应用前景 122
第二节 基于人工神经网络的遥感数据分析 123
第三节 地学知识表达、管理与推理的方法 125
第四节 空间数据挖掘与知识发现 128
第一节 地图设计的基本原理 131
第六章 地图设计的智能化方法 131
第二节 地图设计中的地图制图知识 138
第三节 地图分幅与图面设计的决策方法 148
第四节 基于知识的地图投影选择 150
第五节 统计地图中地图符号的选择 153
第六节 统计数据中概念知识的表达与应用 157
第七节 基于先验知识的地图色彩设计 162
第八节 虚线型线状地图符号配置的优化方法 165
第九节 基于规则的彩色地貌晕渲 168
第十节 专题地图制图决策支持系统的设计 173
第七章 地图注记的自动配置 184
第一节 地图注记自动配置的发展 184
第二节 地图注记配置的规则 186
第三节 地图注记自动配置中规则的表达与应用 191
第四节 地图注记候选位置的计算 203
第五节 地图注记自动配置的启发式搜索法 206
第六节 地图注记自动配置的最优化组合法 207
第七节 地图注记自动配置的智能化渐进式方法 211
第八节 地图注记自动配置系统的设计技术 216
第八章 智能化地图自动综合 219
第一节 地图自动综合的广义性和评价标准 219
第二节 地图自动综合的基本算子与概念框架 222
第三节 地图自动综合知识的分类 229
第四节 地图自动综合知识的形式化方法 231
第五节 地图综合知识的获取方法与应用策略 235
第六节 点状要素群的结构化与自动综合 240
第七节 等高线的结构化与渐进式图形综合 243
第八节 河系空间关系的自动推理 248
第九章 智能化处理方法的融合 251
第一节 专家系统与人工神经网络的融合 251
第二节 遗传算法与模糊系统的融合 253
第三节 遗传算法与人工神经网络的融合 253
第四节 遗传算法与专家系统的融合 254
主要参考文献 256