空间数据与空间分析不确定性原理(史文中著)思维导图

不确定性数据管理的要求与挑战

专题 6无所不在 近几十年来，数据管理技术发展迅猛，在 国民经济建设中起到了突出作用。以Oracle、 DB2、SQL Server等为代表的大型关系数据 库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）更是诸多大型信息管理系 统、客户关系管理软件不可或缺的核心部分。 同时，以可扩展标记语言（Extensible Mar k up Language，XML）为代表的半结构化数据管理 技术也在数据交换和缺乏严格结构的数据管理 方面占据一席之地。上述技术均对数据质量、 待处理数据的准确性要求非常高。当原始数据 的质量不高时，需要先经过预处理过程提升数 据质量。以部门人事管理系统为例，员工的个 人资料、薪酬待遇和日常考核等信息必须准 确。但在诸如经济、军事和电信等领域，数据 的不确定性普遍存在，其存在性未知而且各属 性值存在误差。尽管数据预处理能够提升原始 数据集合的质量，但也可能会丧失原始数据集 合的部分性质，导致无法返回高质量的查询结 果[1]。典型的应用背景如下。 传感器网络与射频识别电子标签 传感器网络（Sensor Networ k）[2]与无线 射频识别（Radio Frequency Identification， RFID）[3]是两类新兴的数据收集和传输技术， 在工业、军事等领域中有着重要应用。传感器 网络中分布着众多低成本的传感器节点，相 互之间以无线网络方式通讯，可用来分析处理 数据；无线射频识别利用它的阅读器以非接 触方式读取附近的无线射频识别标签（RFID tag），改变了传统的基于条形码的识别方式。 困扰这两类应用的难题就是数据质量问题。传 感器节点体积小、功耗低、主要使用低成本电 子元器件，因而采集到的数据精度不高；在实 用应用中，无线射频识别阅读器的误读率高达 30%～40%[4]。另外，复杂多变的工作环境也 会降低原始数据的质量。在无线网络环境中， 数据传输的准确性受带宽、传输延时、能量等 因素影响，并不稳定。当查询任务需同时考虑 来自多个传感器或无线射频识别阅读器的数据 时，数据可能不一致，从而增加了数据处理的 难度。 互联网数据 互联网上的信息资源极为丰富，而且这些 信息一直在不断地膨胀，乃至于有人将互联网 称为史上最大规模的数据库。根据2009年1月 中国互联网信息中心（China Internet Networ k Information Center，CNNIC）的调查报告，截 至2008年底，中国网站总数为287.8万个，全 国网页总数约为160.9亿，较2007年增长90%， 网页字数为460,217,386,099KB。但是互联网数 据的质量却不尽如人意。作为一个典型的分散 管理系统，互联网中并不存在一个统一的信息不确定性数据管理的 要求与挑战 李建中1于戈2周傲英3 1哈尔滨工业大学 2东北大学 3华东师范大学 关键词：不确定性数据可能世界模型

空间不确定性研究综述

空间不确定性研究综述 摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。 关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究 1 空间不确定性问题概述 空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。 在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。 不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。 2 不确定性的研究内容 空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。如在数据获取过程中，仪器精度限制、测量方案完善程度、环境的复杂性、观测员的能力水平、空间分析方法与模型表达的多样性等均会造成空间数据的不确定性。 根据实际应用中的需要，对地理空间数据不确定性的研究又可细分为：位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、逻辑一致性、数据完整性、数据不确定性的传播以及不确定性的可视化表示等[1]。地理空间数据不确定性研究的核心就是建立一套不确定性分析和处理的理论体系和方法体系。 2.1位置不确定性 位置不确定性指表示空间实体的真实位置与实际位置之间的差别，空间实体的位置通常以二维或三维坐标表示，相应的，位置不确定性常用坐标的精度来表示。近年来，空间数据位置不确定性成了研究热点，主要集中在数据源不确定性

关于思维导图的原理和应用

关于思维导图的原理和应用 思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。下面就为大家介绍一下关于思维导图的原理和应用，欢迎大家参考和学习。 “给你的思维画一幅导图”，思维导图是一种革命性的简单有效的思维工具。英国著名心理学家,思维导图专家东尼;博赞于19世纪60年代发明了思维导图这一思维工具。 思维导图定义：思维导图是一种新的思维模式，它结合了全脑的概念，包括左脑的逻辑、顺序、条例、文字、数字，以及右脑的图像、想像、颜色、空间、整体等。”神经元是构成大脑的基本“组件”之一， (神经元是一种高度特化的细胞，是神经系统的基本结构和功能单位，它具有感受刺激和传导兴奋的功能。神经元由胞体和突起两部分构成。胞体的中央有细胞核。神经元的突起根据形状和机能又分为树突和轴突。树突短但分支多，接受冲动并将冲动传至细胞体，每个神经元只发出一条轴突，胞体发出冲动则沿轴突传出)。 人的大脑就是由许许多多这样的神经细胞组成的。它们像大树枝干一样纵横交错地联结在一起，形成了一张无限“链接”的信息网络。在人的大脑里，生物电信号从一个细胞传导到与之邻接的其它细胞。

思维导图”是一种利用大脑语言思维的模式，而只有利用大脑自身的语言来思考问题才能最大程度地激发大脑的联想与创造力。一张“思维导图”就能使你的思维主次分明，逻辑清晰起来，更重要的是不会遗忘思维的每个环节思维导图就是一幅幅帮助你了解并掌握大脑工作原理的使用说明书。 思维导图原理：支持‘思维导图’的理论有创造性思维理论、回忆功能理论。文字性思维是一种单向的，比较单调乏味。一旦大脑感觉单调无聊时就会关闭，导致思维中止。对于大脑思维出现关闭的情况，没有使用大脑自身的语言去思维，而你一旦转换成大脑自身的思维方式，与大脑进行对话就会变得自然而简单了。“思维导图”不仅可以增强人的思维能力，提升注意力与记忆力，更重要的是能启发人的联想力与创造力。“思维导图”可以用于工作和生活中所有涉及学习和思考的活动： 1.它基于对人脑的模拟，它的整个画面正像一个人大脑的结构图(分布着许多“沟”与“回”); 2.这种模拟突出了思维内容的重心和层次; 3.这种模拟强化了联想功能，正像大脑细胞之间无限丰富的连接; 4.人脑对图像的加工记忆能力大约是文字的1000倍。 所有的思维导图都有一些共同之处：它们都使用颜色;它们都有从中心发散出来的自然结构;它们都使用线条，符号，词汇和图像，遵循一套简单、基本、自然，易被大脑接受. 东尼•博赞发明的思维导图思，维导图与人体的神经网络相

我国思维导图研究综述

我国思维导图研究综述 天台县坦头镇中心小学课题组 [摘要] 通过统计 1985—2011年间我国学者在思维导图研究方面所发表的论文,归纳思维导图在我国研究的现状,指出国内思维导图研究的特点和不足以及在读图时代进一步研究的价值和意义。 [关键词] 思维导图;本体研究;教育;教学 思维导图(MindMap)是20世纪60年代初,英国学者托尼·布赞(Tony Buzan)基于对脑神经生理科学的研究，类比自然万物放射性性状，在分析了人们的笔迹习惯，以及在训练“学习障碍者”的实践中，逐渐形成的关于放射性思维及其图形表达的研究成果。1971年,这些成果被结集成书，广泛地应用于教育学习、商业决策等领域。如今英国已经把思维导图作为国民中小学的必修课程，新加坡、韩国、日本、德国、美国等国家的教育教学机构也已经开始对该课题进行研究和探索。 在我国,思维导图是一个相对较新的概念，读图时代的到来使它具有强烈的时代感和现实意义。“图”的使用使我们能大量快速地汲取信息，但同时它的魅影也遮蔽了我们对本真世界的深度认知，对“读书”还是“读图”的争论一直没有停止过。思维导图的出现，不仅是作为一种教学或认识手段，更重要的是作为一种知识和对象的新的存在方式，它衍生于对文本、思维想象的形象解读，反过来又影响着人们对文本、思维想象的再认识，弥合了文与图各自表达上的不足，使阅读成为一种创造性的思维活动，使“书”与“图”的对立统一于“思维导图”，体现了语言、文字、图像三者之间密切的关系内容。人们普遍认为，语言关乎逻辑，文字关乎语言，而图画则关乎意义，对“图”的过度推崇会削弱对语言文字的观照，进而削弱逻辑思维能力，思维导图的出现却说明，“图”不是人类逻辑思维的倒退，而是对人类逻辑思维的有力补充，有效地利用图形，可以系统、深化人类知识，不断创新，推动社会前进。 本文通过统计分析相关的文献,对思维导图在中国的发展状况做了一个简单的梳理。 1985 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 期刊论文 1 2 1 2 1 3 5 2 6 5 6 4 9 11 14 30 41 28 21 42 46 69 58 67 98 29 硕士论文 6 17 29 16 11 14 16 12 4 6 3 1 博士论文 5 7 6 3 3 3 2 2 3 5 1 会议论文 1 3 2 1 2 1

空间数据基本理论

1.空间地理数据的基本特征 要完整地描述空间实体或现象的状态，一般需要同时有空间数据和属性数据。如果要描述空间实体或的变化，则还需记录空间实体或现象在某一个时间的状态。所以，一般认为空间数据具有三个基本特征： ⑴空间特征表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。空间特征又称为几何特征或定位特征，一般以坐标数据表示。 ⑵属性特征表示现象的特征，例如变量、分类、数量特征和名称等等。 ⑶时间特征指现象或物体随时间的变化。 位置数据和属性数据相对于时间来说，常常呈相互独立的变化，即在不同的时间，空间位置不变，但是属性类型可能已经发生变化，或者相反。因此，空间数据的管理是十分复杂的。 有效的空间数据管理要求位置数据和非位置数据互相作为单独的变量存放，并分别采用不同的软件来处理这两类数据。这种数据组织方法，对于随时间而变化的数据，具有更大的灵活性。 2.如何在计算机内部用数字形式描述客观事物或现象 对地理信息进行数字化描述，就是要使计算机能够识别地理事物的形状，为此，必须精确地指出空间模式如何处理，如何显示等。在计算机内描述空间实体有两种形式：显式描述和隐式描述。在计算机中的显式表示，就是栅格中的一系列像元。隐式表示是由一系列定义了始点和终点的线及某种连接关系来描述。 计算机对地理实体的显式描述也称栅格数据结构，计算机对地理实体的隐式描述也称矢量数据结构。栅格和矢量结构是计算机描述空间实体的两种最基本的方式。 在栅格数据结构中，整个地理空间被规则地分为一个个小块（通常为正方形），地理实体的位置是由占据小块的横排与竖列的位置决定，小块的位置则由其横排竖列的数码决定，每个地理实体的形态是由栅格或网格中的一组点来构成。

从数据中发现不确定性知识研究

从数据中发现不确定性知识研究 发表时间：2010-03-22T22:16:52.310Z 来源：《价值工程》2010年第2期供稿作者：杨庆仙；宋绍云；唐合文 [导读] 知识是人类（或系统）对信息（数据）加工后产生的高级产品，知识可以表示成各种形式：规则、科学规律、方程或概念网杨庆仙① Yang Qingxian；宋绍云② Song Shaoyun；唐合文② Tang Hewen （①云南交通职业技术学院，昆明 650101；②玉溪师范学院信息技术工程学院，玉溪 653100） 摘要：从数据中发现不确定知识并进行量化一直是研究的难点，在阐述不确定性知识概念的基础上，λ构造叠加算子，并应用该算子从实际例子中发现不确定性知识，从结果可以看出，该算法得到的不确定知识可靠性较高。 关键词：数据挖掘；不确定性；知识表示；知识处理 中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2010）05-0154-03 0 引言 当今是一个数据泛滥的时代，虽然我们能从大量的数据中来获取知识，并用得到的知识进行决策和预测等工作，但从庞大数据中获得的知识是匮乏的，由于现实世界中客观事物或现象的不确定性，导致了人们在认识领域中的信息和知识大多是不精确的，知识真正是，并永远是不确定的[1]。 1 数据与知识 数据是客观事物的符号表示，它被看作自然对象，其主要形态有数字、符号、图形、图像、声音数据，主要组织有结构化、半结构化和非结构等。 知识是人类（或系统）对信息（数据）加工后产生的高级产品，知识可以表示成各种形式：规则、科学规律、方程或概念网。主要有两类知识的来源，首先是经验知识（专家知识），主要是针对特定领域的问题求解，不仅依赖于特定领域确定的理论知识，而且更多地依赖于专家的经验和常识。由于现实世界中客观事物或现象的不确定性，导致了人们在各认识领域中的信息和知识大多是不精确的，这就要求专家系统中知识的表示和处理模式能够反映这种不确定性。其次的知识来源是数据中挖掘的知识，其主要对象是数据，面临的问题是怎样通过推理发现数据中隐藏的知识，以便提供决策，主要的手段是通过不确定性方法（模糊集、粗糙集、概率、信息熵等）来获得数据中的知识。 2 知识发现 知识发现是指从数据集中抽取和精炼有用的模式。 2.1 知识发现的任务 数据总结：对数据进行总结与概括。传统的最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值或者用直方图、饼状图等图形方式表示。 聚类：根据数据的不同特征，将其划分为不同的类，属于无导师学习。 分类：根据分类模型对数据集合分类，即将给定对象划归于某个类。分类(Classification)是知识发现中一项非常重要的任务，是一种有指导的学习（机器学习中的称谓）。 偏差分析：基本思想是寻找观察结果与参照量之间的差别。通过发现异常, 可以引起人们对特殊情况的加倍注意。 建模：构造描述一种活动或状态的数学模型（如贝叶斯模型）。 2.2 问题的不确定性 随机性：主要用概率论来揭示随机现象的统计规律性。 模糊性：主要用模糊集和粗糙集来揭示模糊现象的规律性。 随机性和模糊性是不确定性的两个方面，确定性可以被看作是不确定性的特例。 2.3 知识发现的方法 知识发现方法主要有：传统方法（回归分析、聚类分析等）；模糊集方法；粗糙集方法和机器学习（规则归纳、决策树、范例推理、支持向量机、神经网络、贝叶斯信念网络等）。下面介绍粗糙集方法的应用。 3 粗糙集的应用 3.1 粗糙集简介 粗糙集作为一种处理不精确（imprecise）、不一致（inconsistent）、不完整（incomplete）等各种不完备信息的有效工具，一方面得益于他的数学基础成熟、不需要先验知识；另一方面在于它的易用性。由于粗糙集理论创建的目的和研究的出发点就是直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律，因此是一种天然的数据挖掘或者知识发现方法，它与基于概率论的数据挖掘方法、基于模糊理论的数据挖掘方法和基于证据理论的数据挖掘方法等其他处理不确定性问题理论的方法相比较，最显著的区别是它不需要提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验知识，而且与处理其他不确定性问题的理论有很强的互补性（特别是模糊理论）。基于粗糙集的方法可用于：近似推理、信息检索、机器学习和数据挖掘等。 3.2 属性约简 3.2.1 基本概念 设，U：为非空对象集，称为论域。R：为U 上的等价关系，且其具有以下性质。 自反性：（a，a）∈R； 对称性：if（a，b）∈R，then（b，a）∈R 传递性：if（a，b）∈R，（b，c）∈R，then（a，c）∈R 由U上的等价关系R定义U上的划分，每个划分块称为等价类。U/R定义为由R导出的等价类。[x]R定义为包含对象x的等价类。例1：设U={x1，x2，…，x8}为积木集。 设 R1：颜色（红，黄，蓝）

水文系统不确定性分析方法综述

《水资源系统优化规划与管理》 课程论文 学院： 专业： 姓名： 学号： 任课教师： 2017年1月3日

水文系统不确定性分析方法综述 杨金孟 （山东农业大学水利土木工程学院山东泰安271018 ） 摘要：水文系统是一个复杂的系统，包含了很多不确定性因素，增加了精确模拟和预测水文过程的困难。为了提高计算结果的可靠性，水文系统的不确定性分析已成为当前研究的热点。本文对水文系统不确定性分析方法及应用研究进展进行了分类综述，介绍了它们的基本概念、原理和应用现状，并对值得进一步研究的问题进行了展望。 关键词：水文系统；不确定性分析；方法综述 A Summary on Uncertainty Analysis Methods of Hydrological System Y ANG Jinmeng （College of W ater Conservancy and Civil Engineering，Shandong Agricultural University ，Taian 271018）Abstract: Hydrological system is a complex system with many uncertain factors. These factors are not conductive to the accurate simulation and prediction of hydrological processes. Thus more and more people focus on the uncertainty analysis methods for the hydrological systems to improve the reliability of calculations. In this paper, we summarized the researches and the applications of the uncertainty analysis methods for hydrological systems. Based on the review,we introduced their basic concepts, principles and status of applications and prospected the issues worthy of further research. Keywords:hydrological system; uncertainty analysis; methods summary 1 引言 水文系统研究的基本内容为水在自然界里的运动、变化过程和分布规律，通常以流域或区域作为研究对象，涉及到降雨、蒸散发、地表径流、地下水运动变化及连接地表水和地下水的土壤水的状况等。水文系统的复杂性使得不确定性分析贯穿水循环研究过程的始终，从水文过程监测数据的获取、分析和处理，水文模型的开发、应用等，都伴随自然或人为的不确定性因素。由于水文系统数据本身固有的模糊性和变异性，加之技术和人为因素，使得数据处理具有不确定性，主要表现在正确与错误并存、信息与“噪声”并存以及正常与异常并存，使得对数据分析产生的结论不精确或不可信。 模型是水文系统研究的重要手段，由于多数模型带有明显的主观假设，且参数只能通过实测资料和参数优选得到，在模型结构的选择、参数的率定、方法的优选、目标函数的确定等方面均存在不确定性。因而，不确定性分析在水文系统研究和应用中就显得尤为重要。第23届国际地球物理和大地测量大会上，国际水文科学协会(IAHS)明确提出应减少水文预报中的不确定性，探索水文模拟的新方法，实现水文理论的重大突破。1996年9月由联合国教科文组织开了第三届国际研讨会。会议的主题是：水资源系统的风险、可靠性、不确定性和稳健性；重心是研讨风险、可靠性、不确定性等问题的新途径和未来研究应用的展望。我国1994年在武汉召开了《全国首届水文水资源与水环境科学不确定性研究新理论、新方法学术讨论会》。会后出版了会议论文专著《现代水科学不确定性研究与进展》。近年来，水文系统不确定性研究取得丰硕的成果。本文就水文系统不确定性分析方法简要综述。 2 不确定性分析方法及应用分类

《思维导图原理及职场运用》

《思维导图原理及职场运用》 课程大纲 课程背景： 爱因斯坦曾说：“想象力比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界上的一切。”今天，右脑被誉为“创造之脑”，创造活动所需要的想象、灵感、直觉、激情等主要是右脑功能的作用，美国著名心理学家奥斯丁的研究发现：如果把右脑调动起来与左脑合作，会使大脑的总能力和总效增加5－10倍。 长久以来，人们发现头脑的智慧并不一定会随着知识的增长而提升，一个装有许多知识的头脑和一个灵活的，具有创造力的头脑之间并不一定划等号。思维的质量往往决定未来的质量。 随着MindManager，MindMapping，XMind等思维工具引入中国，如何将思维导图运用到实际的商业、日常的个人工作和学习中已经有了实质的方案，在咀嚼和品位间，思维导图已经不知不觉成为当下最为关注的职场工具。 课程收益： 1.开启大脑、提高创造力、从优秀变卓越； 2.它可以帮助你快速提高工作效率，开启思维、引爆创意、从优秀变卓越，快速提升职业 竞争力，每天8小时的工作现在只要1小时就可以轻松完成，高效思维、快乐工作！ 3.这是一套帮助你掌握精髓的思维导图工具、一套帮助你巩固学习成果的行动手册、一套 融集领导力名家大师智慧的图库。 4.通过训练使学员改变习惯性思维定式，提高解决问题能力。 课程大纲 一、了解思维

1.1 思维的不同方式 （1）逻辑思维 （2）横向思维 （3）平行思维 1.2 思维过程的要点 二、了解思维导图 展示：不同行业的职场人的思维导图作品 热身练习：我的第一张思维导图作品 2.1 思维导图的结构 （1）核心词：统领全局的思考焦点 （2）关键词：解构焦点的框架思路 （3）细节词：体现过程的逻辑链路 2.2 思维导图的原理 （1）呈现形式：仿生 （2）内容构成：全脑 （3）思维模式：收敛式发散 2.3 思维导图工具介绍 （1）MindManager介绍 （2）XMind介绍 2.4 思维导图的画法 （1）手工绘制 （2）计算机绘制 练习：PPT，Word，Mind mapping的巧妙配合

不确定性数据的分类方法研究综述

第19卷第4期重庆科技学院学报（自然科学版)2017年8月不确定性数据的分类方法研究综述 沈杰许高建杨阳李绍稳 (安徽农业大学信息与计算机学院，合肥230036) 摘要:传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类，但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求，由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究，目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展，如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。 关键词:不确定性数据；分类；支持向量机；朴素贝叶斯；决策树 中图分类号:TP301 文献标识码:A文章编号=1673 -1980(2017)04 -0096 -04 面临海量的、复杂的不确定性数据，针对不确定 性数据的数据挖掘成为智能分析数据并获取知识的 重要手段，分类算法成为其主要的研究方向之一。2006年，第六届ffiEE数据挖掘国际会议（I C D M)评 选了最具影响的10个数据挖掘算法，其中分类算法 占据了 6 个：k - N N、Naive Bayes、C4. 5、C A R T、S V M、AdaB〇〇s t[1]。分类的任务就是通过分析来建 立区分对象的分类模型，即分类器。传统的分类算 法通常将精确数据作为研究背景，只考虑了精准数 据的输入和分类，因而不能直接应用于不确定性数 据分类，如支持向量机（S V M)、决策树、朴素贝叶斯 算法等。针对此现象，基于这些算法的原有经典模 式加以改进，加入不确定性数据分析，可使得不确定 知识数据挖掘技术更加成熟。 1不确定性数据 1.1不确定性数据的产生 数据的不确定性源于数据本身。数据不确定性 分以下几种情况：采集数据时出现缺省值、干扰值 等;在实验时受周围环境的影响而导致数据不确定; 在数据传输过程中的失真导致不确定性。 1.2不确定性数据的表示 不确定性一般可分为存在（元组级）不确定性 和值(属性级)不确定性[2]。其中，存在（元组级）不 确定性是指一个对象即有出现的可能性，也有不出 现的可能，如某天可能会下雨或者可能不会下雨;而值(属性级）不确定性是指这个对象取值的不确定 性。在高维空间中，确定性数据对象表现为某些具 体的点，而不确定数据对象的表现形式为满足某种 分布的一个范围。 2常见的不确定性数据分类方法 2.1支持向量机算法 Vapnik等人提出的传统支持向量机是一种基 于统计学理论、以结构风险最小化为原则的判别式 分类器[>5]。其基本思想是，在《维数据空间中寻 找一个超平面，可以极大化地将空间属于不同类别 的样本点分开，对于精确的小样本数据有很好的分 类效果。孙喜晨等人对不确定数据作了预处理，在 属性均值聚类（A M C)与支持向量机（S V M)的基础 上，提出基于（属性）聚类的属性支持向量机（A M C -A S V M)算法[6]。该算法对样本进行属性均值聚 类，然后将各个聚类中心及其属性作为新的样本点 来训练，进而得到分类器[7]。但该方法本质上是将 数据的不确定性转化为确定性来处理，对不确定性 考虑得不够充分。 Jianqiang Y a n g等人在S V M中引入多维高斯分 布模型来描述不确定数据的，提出U S V C、A U S V C 及M P S V C支持向量机分类算法[8]。U S V C的原始 问题通过引入约束得到，将机会约束的规划问题转 化为二次规划问题来求解。而A U S V C以及M P S V C 是由U S V C算法改进而来，即通过调整U S V C中的 收稿日期=2017 -03 -23 基金项目：国家自然科学基金项目“农业领域（茶学）云本体建模与方法研究”（31271615)作者简介:沈杰（1990 —），女，合肥人，在读硕士研究生，研究方向为人工智能和数据挖掘? 96 ?

不确定性分析

1Z101030 建设项目不确定性分析 1Z101031 掌握不确定性的分析内容 一．不确定性因素产生的原因 1．所依据的基本数据的不足或者统计偏差 2．预测方法的局限，预测的假设不准确 3．未来经济形式的变化 4．技术进步 5．无法以定量来表示的定性因素的影响 6．其他外部影响因素 二．不确定性分析内容 根据拟建项目的具体情况，分析各种外部条件发生变换或者测算数据误差对方案经济效果的影响程度，以估计项目可能承担不确定性的风险及其承受能力，确定项目在经济上的可靠性，并采取相应的对策力争把风险减低到最小限度。 三．不确定性分析的方法 1．盈亏平衡分析 2．敏感性分析（敏感度系数，临界点） 盈亏平衡性分析只适用于财务的评价，而敏感性分析则可同时用于财务评价和国民经济评价。 1Z101032 掌握盈亏平衡分析方法 一．总成本与固定成本，可变成本 1．固定成本指在一定的产量范围内不受产品产量及销售量影响的成本， 如 工资，福利，折旧费，修理费，无形资产及其它资产摊销费、其他费用等； 2．可变成本式随产品产量及销售量的增减而成比例变化的各项成本，如 原

材料，燃料，动力费，包装费和计件工资等； 3． 半可变成本 总成本=固定成本+单位产品变动成本*产销量。 长期借款利息应视为固定成本，流动资金借款和短期借款利息可能部分与产品产量相关，其利息可视为半可变（或半固定）成本，为简化计算，一般也将其作为固定成本。 二． 量本利模型 利润 = 销售收入—成本 = （单价—单位产品销售税金及附加）×产量 成本 = 固定成本 + 单位变动成本×产量 三． 产销量盈亏平衡的分析 ()BEP Q =--年固定总成本单位产品售价单位产品变动成本单位产品营业税金及附加 四． ()BEP Q 为盈亏平衡点，其要按项目投产后的正常年份计算，而不能按 计算期内的平均值计算。 五． 生产能力利用率盈亏平衡分析的方法 ★%100(%)?--=T C S C BEP V n F 1Z101033掌握敏感性分析 ● 投资项目的敏感性分析，是在确定性分析的基础上，通过进一步分析、预测项目主要不确定因 素的变化对项目评价指标（财务内部收益率、财务净现值等）的影响，从而找出敏感因素。 ● 按同时变化因素个数，可以分成单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。 单因素敏感性分析的步骤 1、确定分析指标：主要分析方案状态和参数变化对方案投资回收快慢的影响，可以选用投资回收期作为分析指标；如果主要分析产品价格波动对方案超额净收益的影响，则选用财务净现值作为分析指标；如果主要分析投资大小对方案资金回收能力的影响，则可以选用财务内部收益率作为指标。 2、选择需要分析的不确定性因素：阅读选择需要分析的不确定性因素的原则（P48的2条） 3、分析每个不确定性因素的波动程度及对分析指标可能带来的增减变化

地理不确定性研究

空间不确定性研究进展 张勇 （浙江师范大学地理与环境科学学院，浙江金华321004） 摘要：GIS随着计算机技术的发展而出现，并正处于激烈的演化和发展状态。文中介绍了GIS现状及发展趋势，以及由错误导致的拓扑关系的不确定性和GIS(空间数据、空间推理、空间查询、空间查询语言)的不确定性、拓扑关系理论的发展、GIS在21世纪的发展等问题。 关键词：地理信息系统（GIS）；空间数据；拓扑学关系；不确定性；不一致性Advance of study in spatial uncertainty Zhang Yong ( Zhejiang Normal University College of environment and sciences , Zhejiang Jinhua 321004) Abstract: The emergence of GIS keep pace with the development of computer technology,and be in the state of evolution and intense development. This paper describes the current situation and development of GIS trend, as well as the uncertainty caused by the error of topological relations and GIS (spatial data, spatial reasoning, spatial query, spatial query language) of uncertainty, development of topological relation theory, development and other issues of GIS in the 21 century. 1绪论 地理信息系统（GIS）是以采集、存储、管理、分析和描述整个和部分地球表面与空间和地理分布有关的空间信息系统。GIS在采集和处理、分析中出现的数据范围很广，包括位置数据、属性数据、时域数据、逻辑关系等。由于现实世界的复杂性和模糊性、人类表达能力的局限性，数据不可避免地含有误差，研究GIS的误差理论，直接关系到GIS产品的质量控制。因此在GIS初步形成和产品化时，提出了数据质量中空间数据的不确定性理论，并被国际上列为20世纪90年代的重点基础理论课题之一。 所谓不确定性是指一种广义的误差，它包含数值和概念的误差，也包含可

思维导图的三大原理

330 一、思维导图研究的理论基础 随着新生学科脑科学的产生、加德纳多元智力理论的提出和知识可视化的研 究，思维导图的研究视角和研究内容被逐步拓宽和加深。为此，研究分析脑科学理论、多元智力理论和知识可视化理论对思维导图的基础研究和应用研究的深刻影响，从而为深入理解思维导图的本质和功能奠定基础。 （一）脑科学理论 20 世纪中叶以后，世界各国的神经生理学家、心理学家对人类大脑和神经 生理机制进行了研究，形成了一系列脑科学理论和假说。同时，脑科学的研究还引发了人们对认知神经科学（Cognitive Neuron Science）的高度重视，它是 20 世纪80 年代末发展起来的一门新生学科，是认知科学（Cognitive Science） 和神经科学（Neuroscience）相结合的产物，其目标是揭示人类认知活动的脑基础。近年来，脑科学的进展越来越受到人们的关注，脑科学的研究成果也越来 越多地被应用于教育的教学领域，不仅为教学理论和教学实践提供新解释和理论支持，也给基于思维导图的教学变革和理论研究带来新的冲击。 20 世纪60 年代，美国神经生理学家R.W.斯佩里在长达40 多年的研究生涯中，通过实验心理学和裂脑人的研究，揭示了左右脑形态和机能的不对称性。他们认为，左右脑以不同的方式进行思维活动，见图10 所示。左半球长于语言和计算，如抽象思维、符号关系、逻辑分析、数学运算及时间感觉等，总体功能上是分析的；而右半球长于对形象思维、空间知觉和复杂关系的理解，如对图形、音乐、情绪的感受和控制等。斯佩里的研究在肯定左脑对语言文字信号反应优势的同时，也提出了右脑主管形象思维等主张，在全世界范围掀起“右脑革命”的热潮。

(精选)思维导图的理论与实践

语法课研讨思维导图 ----思维导图在语法教 学中的运用 一．语法教学在英语教学中的地位和作用 语法教学是英语教学的重要组成部分,是构建英语知识大厦的基本框架,在很大程度上决定着英语教学的成败。上一组的骨干教师们针对情景创设对语法教学的促进进行了生动地展示。今天，我组教师将从思维导图在语法教学的应用谈谈我们的点滴体会。 在英语复习教学过程中，我们发现学生对于零星分布于各单元间的语法知识掌握不牢固，特别是不能够形成知识网络，更不能够比较深刻的了解各知识点间的联系，这成为了学生学习困难的一个主要原因。通过多年的教学研究和教学实践，把思维导图语法教学活动结合起来，可以改善学生的学习策略，帮助学生构建完整的知识体系，从而构建高效英语课堂，最终实现教学效果多赢。 二、理论基础 1. 思维导图的来源与使用 思维导图是盛行于国外特别是欧美国家的一种教学形式。依据大脑思维放射性特点，英国大脑基金会主席、著名教育家东尼·博赞(Tony Buzan)发明了“思维导图”。思维导图是大脑放射性思维的外部表现，是一种非常有用的思维工具，是一种将思想图像化的技巧，

也是将知识结构图像化的过程。它利用色彩、图画、代码和多维度等图文并茂的形式来增强记忆效果，使人们关注的焦点清晰地集中在中央图形上。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而开启人类大脑的无限潜能。思维导图允许学习者产生无限制的联想，这使思维过程更具有创造性。这种思维工具能应用于人类所有的日常活动，而且能够遵循大脑的自然思维方式。

）2.应用MIND MAP 的理论基础 人最宝贵的资源是大脑，人人都有大脑，会用它的人才是聪明的人，才是一个从容的、掌握自己的人。现代脑科学发现，人的大脑是有大约140亿个神经元组成，每个神经元都与其他的神经元形成功能网络。泛脑网络学说认为，人的大脑可从宏观到微观分为回路、神经元群、神经元及分子序列四级层次的网络。人的学习、记忆和思维正是通过这样一个网络系统来进行的。而且从显微镜上观察大脑时会发现，我们的大脑神经是一个由中心向外发散的网状的神经元，大脑的思维也呈现出一种发散性的网状图像。左大脑负责逻辑、词汇、数字，而右大脑负责抽象思维、直觉、创造力和想象力。MIND MAP的结构特征充分符合人脑的这一生理机制，它就是这种大脑思维的真实体现。MIND MAP把人的思维用图画和线条形成的发散性结构记录在纸上，通过图画和线条的形式使人的形象思维和抽象思维很好的结合起来，不仅激发大脑的联想和创造力，也使人的思维主次分明、逻辑清晰。

地理空间数据不确定性与研究报告进展

地理空间数据不确定性与研究进展 王春,汤国安,赵牡丹,王雷,张婷 <西北大学城市与资源学系，陕西西安，710069） 摘要：在介绍空间数据不确定性概念、研究意义与常用的研究理论与方法的基础上，回顾了地理空间数据不确定性研究的历程，对地理空间数据不确定性研究的现状、所取得的主要成果问题进行了总结。分析了当前空间数据不确定性研究中所存在的基本问题：研究的内容与研究方法缺乏整体性与总览性，研究的对象与应用目标还不够明确。建议在今后的研究中应着重于：细化地理空间数据不确定性的内容；强化地理空间数据应用的不确定性研究；研究方法上注重多种理论和方法综合使用，以建立不确定性数据处理模型为其出发点和基础。 关键词：地理空间数据；不确定性；研究进展 中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-274X(2004>0078-08 地理空间数据建设是国家空间数据基础设施

思维导图在教学中的应用理论基础

思维导图在教学中应用的理论基础 桐乡市教师进修学校沈建强 摘要:介绍了什么是思维导图，探了思维导图在教学中应用的理论基础，以便让中小学教师更好地参与到思维导图的学习和教学应用中去。 关键词:思维导图；理论基础；中小学 图在教学中应用可以说无处不在，它以其丰富的内容含量和直观的表现形式受到了学生的喜欢。如果说文字、语言侧重于逻辑表达，那么图则以直观形象见长。在教学中有很多老师擅长用“图、表”来说明问题，例如：数学、物理、化学等学科中解题，总要借助图进行分析、计算。那么，在教学中是不是应多关注图的作用呢？但令人遗憾的是在现有的教学中没有将“图”置于更重要的地位，仅是辅助或者是可有可无的。不仅在理科，甚至在文科中也太过于强调严谨的逻辑表达，忽视了直观形象的思维和表达方式。在国外，思维导图在教学中应用已较普遍，但在国内，思维导图在教学中应用还不多，还不够系统。所以，本文试图探究一下思维导图在教学中的意义和它的理论基础，以便让中小学教师更好地使用思维导图。那么什么是思维导图呢？ 一、什么是思维导图 思维导图（Mind Mapping）是英国“记忆之父”东尼.博赞（Tony Buzan）在70年代所创，经过三十多年的实验与深化，已经得到学术界、教育界、企业界的认可，风靡

欧美数十年，已成为21世纪风靡全球的思维工具，到目前为止已被世界上2.5亿人所使用,目前国内也有许多专家学者在研究思维导图的应用和推广。 思维导图是终极的组织性思维工具，而且使用起来非常简单。所有的思维导图都有一些共同之处，它们都使用颜色，都是从中心发散出来的自然结构，都使用线条、符号、词汇和图像，都遵循一套简单、基本、自然、易被大脑接受的规则。使用思维导图，可以把一长串枯燥的信息变成彩色的、容易记忆的、有高度组织性的图，它与我们大脑处理事物的自然方式相吻合（如图1）。它组织信息的方式是非线性的。 图1 什么是思维导图 思维导图（Mind Mapping）是一种思考的方式，也是一种有效使用大脑的方法。它就像大脑中的地图，完整地将大脑的思维、想法呈现出来。不仅提升工作效率，更让莘莘学子快乐轻松地面对学业。在学校，有人成天都在玩，成绩还很棒；有人昏天黑地，整日埋在书堆里，功课还是不理想。关键不在资质天分，而在于读书的方法。思维导图就是一种帮助我们思维和记忆的有效方法。

什么是思维导图原理和运用

什么是思维导图原理和运用 思维导图原理和运用 心智图是使用一个中央关键词或想法引起形象化的构造和分类的想法，它用一个中央关键词或想法以辐射线形连接所有的代表字词、想法、任务或其它关联项目的图解方式。它可以利用不同的方式去表现人们的想法，如引题式，可见形象化式，建构系统式和分类式。它是普遍地用作在研究、组织、解决问题和政策制定中。心智图是一张集中了所有关连资讯的语义网路或认知体系图像。所有关连资讯都是被辐射线形及非线性图解方式接连在一起，以头脑风暴(激发灵感)方法为本去建立一个适当或相关的概念性组织任务框架。但头脑风暴(激发灵感)方法，语义网路或认知体系是没有一个既定制式链去互相连接使用，亦即是可以自由相连接使用的。元素是直觉地以概念的重要性而被安排及组织入分组、分支，或区域中。会集知识方法是能够支援现有的记忆，去思考语义的结构资讯 心智图通过在平面上的一个主题出发画出相关联的对象，像一个心脏及其周边的血管图，故称为“心智图”。由于这种表现方式和人思考时的空间想像比单纯的文本更加接近，已经越来越为大家用于创造性思维过程中。 语义的网状结构(Semantic network)，因一个了解人类学习的理论在1950年代后期发展起来，并且在1960年代早期

由Allan Collins 和M. Ross Quillian发展成心智图。由于Collins的贡献和公开研究(在学术、创造力和生动的思考上的成果)，他则被认为是心智图模型之父。 心智图(或者是相似概念)被教育学家、工程师、心理学家和其他学家使用在学习、头脑风暴、记忆、视觉记忆和解决问题已经有几世纪。而在上世纪这位有名的思想家托尼?博赞宣称发明心智图模型。他说他的想法来自Alfred(en:Alfred Korzybski)的普通语义学(General semantics)，那是一本有名的科幻小说。他发展一些早期心智图的例子，并且生动地将亚里斯多德的概念显现出来。哲学家Ramon Llull(en:Ramon Llull)也同样使用这些心智图。 心智图延伸向许多不同形式发展，同时也在包括学习、脑力激荡、教育、文档规划在创意、记录笔记和工程图表等场合中广为应用。心智图软件工具很多种，例如：Mindjet 公司的MindManager(en:MindManager)是专业的心智图工具，https://www.wendangku.net/doc/3f5527812.html, 公司的XMind(en:XMind )有跨平台开源码版和商业专业版及分享网站提供、及微软的Visio 2002及以上版本提供了部分绘制心智图的功能。 心智图有许多应用在个人、家庭，教育和业务情况，包括笔记、集体讨论(想法被放射状的放在中心字词周围的节点，并且不需依阶层或连续安排等的优先级排列。而组织以及分类则是为了后面的阶段做准备)、总结、修正、厘清想法。