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1概述   地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem,GIS)與專家系統(tǒng)(ExpertSystem,ES)的結(jié)合已發(fā)展成地理研究方法中的新一代研究模式。目前，國內(nèi)外專家對GIS與ES相結(jié)合的基礎(chǔ)研究主要包括知識表示、空間知識發(fā)現(xiàn)、推理機(jī)制和系統(tǒng)集成等方面。在公路建設(shè)過程中采用GIS與ES相結(jié)合的方法對環(huán)境及景觀的評價(jià)。近年來，公路景觀環(huán)境的評價(jià)技術(shù)大多用3S技術(shù)進(jìn)行評價(jià)，而將ES引入到公路景觀評價(jià)中將使未來公路景觀評價(jià)更智能化、科學(xué)化、規(guī)范化。本文運(yùn)用模糊評價(jià)法對生態(tài)景觀進(jìn)行評價(jià)分析，介紹了模糊邏輯和模糊推理的一些基本概念，描述了公路景觀評價(jià)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，公路生態(tài)景觀評價(jià)中涉及到大量的模糊數(shù)據(jù)和模糊規(guī)則，主要說明了模糊推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)以及基于可信度的多維模糊推理的執(zhí)行過程。   2GIS與ES相結(jié)合的應(yīng)用現(xiàn)狀   2.1應(yīng)用現(xiàn)狀   大多GIS與ES結(jié)合的應(yīng)用主要停留在數(shù)據(jù)庫查詢、空間數(shù)據(jù)的簡單分析和成果輸出顯示上，而對于復(fù)雜、抽象、不確定、模糊與動(dòng)態(tài)變化的空間問題無法提供足夠的決策支持，缺乏知識處理和進(jìn)行啟發(fā)式推理的能力。因此，有必要引入知識處理、人工智能和專家系統(tǒng)的推理機(jī)制，為GIS提供一種模仿人類思維推理邏輯的采集、組織和使用知識的方法，并且進(jìn)行綜合分析和對空間信息進(jìn)行邏輯推理的有效工具[1]。   2.2GIS與ES的結(jié)合形式   目前，GIS與ES相結(jié)合的形式分為：松耦合和緊耦合2種形式。通過表1說明這2種結(jié)合方式的聯(lián)系。   2.3GIS與ES的結(jié)合內(nèi)容   ES的核心內(nèi)容是知識庫和推理機(jī)，在與GIS一體化中，知識庫-推理機(jī)模式成為現(xiàn)在的研究基礎(chǔ)。知識庫中知識的特殊在于地理學(xué)知識內(nèi)容極其豐富，具有時(shí)間性、空間性和自然屬性的多維特征。地理學(xué)研究是以單要素因子為基礎(chǔ)，如坡度、坡向、土層厚度等。單要素因子是時(shí)間與空間的函數(shù)，如坡度P可表示為P=f(x,y,z,t)，其中，x、y、z是空間坐標(biāo)；t是時(shí)間坐標(biāo)。由此可知，一體化后的知識庫比純粹的專家系統(tǒng)復(fù)雜。現(xiàn)階段在GIS與ES一體化中所應(yīng)用的推理、控制策略，采用的大多是唯一、確定性推理方法，如三段法、溯因法、歸納法等。   3模糊邏輯與模糊推理   3.1模糊集合的定義   在經(jīng)典集合論中，論域是要討論的問題涉及到對象全體組成的一個(gè)普通集合。模糊集合的定義是論域U={x}上的集合A，可由隸屬函數(shù)μA(x)表示，μA(x)在閉區(qū)間[0,1]中的取值稱為x屬于模糊集合A的隸屬度，若隸屬度越接近1，則x屬于A的程度越大，反之越小。即論域U={x}上的模糊集合是指U中元素的x具有某種特征或性質(zhì)的元素集合，論域元素總是分明的，但元素x屬于集合A的程序是不分明的，因此，集合A是一個(gè)模糊集合。如果論域U是有限域，即U={x1,x2,…,xn}，則U上的任一模糊集合A可表示為：11221()/()/()/()/nAAAnnAiiiAμxxμxxμxxμxx==+++=∑L其中，μA(xi)是xi屬于A的隸屬度。如果論域U是無限域，則U上的任一模糊集A可表示為：()/AxUAμxx∈=∫，∫不是積分符號，是表示無限論域上的一個(gè)模糊集的符號[2]。   3.2模糊知識表示   3.2.1模糊命題   含有模糊概念、模糊數(shù)據(jù)或帶有確信程度的語句稱為模糊命題。它的一般表示形式為：xisA或者xisA(CF)其中，x是論域上的變量，代表所論對象的屬性；A是模糊概念或模糊數(shù)，用相應(yīng)的模糊集及隸屬函數(shù)刻畫；CF是該模糊命題的確信度或相應(yīng)事件發(fā)生的可能性程度，既可以是一個(gè)確定的數(shù)，也可以是一個(gè)模糊數(shù)或模糊語言值。模糊語言值是指表示大小、長短、輕重、快慢、多少等程度的修飾詞，具體應(yīng)用時(shí)可根據(jù)實(shí)際需要確定自己的模糊語言值集合。   3.2.2模糊規(guī)則   模糊規(guī)則的一般形式為：ifEthenH(CF,λ)，其中，E是用模糊命題表示的模糊條件，它既可以是由單個(gè)模糊命題表示的簡單條件，也可以是由多個(gè)模糊命題構(gòu)成的組合條件；H是用模糊命題表示的模糊結(jié)論；CF是模糊規(guī)則的可信度因子，它既可以是一個(gè)確定的數(shù)，也可以是一個(gè)模糊數(shù)或模糊語言值；λ是規(guī)則的閾值，用于指出規(guī)則可被使用的限制。   3.3模糊匹配   為了確定規(guī)則的條件是否可與證據(jù)模糊匹配，需要對2個(gè)模糊集A和B計(jì)算匹配度δ(A,B)，若δ(A,B)≥λ，則認(rèn)為A與B匹配[3]。   3.4帶可信度的多維模糊推理   規(guī)則if(x1isA1)∧(x2isA2)∧…∧(xnisAn)thenyisBCFE。求多維模糊推理的結(jié)論可信度CF的步驟如下：首先選擇組合條件與多個(gè)證據(jù)的模糊匹配方法，求得組合條件與多個(gè)證據(jù)的總匹配度δ(E,E’)，總匹配度的計(jì)算方法為：'(,')min{(,)1,2,,}iiδEE=δAAi=nL若δ(E,E’)≥λ，則規(guī)則的前提條件與證據(jù)可匹配；否則，不可匹配[4]。   4模糊綜合評價(jià)模型   模糊綜合評價(jià)模型是區(qū)域地理規(guī)劃方案評價(jià)的重要方法，它既適合于可直接量化的評價(jià)指標(biāo)，也適合不能直接量化的評價(jià)指標(biāo)，特別適合后者[5]。該模型的主要步驟如下：(1)邀請有關(guān)方面的專家組成評價(jià)小組。(2)建立評價(jià)指標(biāo)體系集F，F(xiàn)=(f1,f2,…,fn)，即評價(jià)指標(biāo)體系由n個(gè)指標(biāo)組成。確定每一評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)尺度集E，E=(e1,e2,…,em)，即給每一評價(jià)指標(biāo)分為不同等級并賦分值。評價(jià)指標(biāo)集可以是一個(gè)多級遞階結(jié)構(gòu)的集合。(3)根據(jù)專家打分法，確定評價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重集W，W=(w1,w2,…,wn)，即權(quán)重集元素?cái)?shù)為n個(gè)，與評價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)相同。(4)按照已經(jīng)制定的評價(jià)尺度，對各評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)。即使對同一個(gè)評價(jià)指標(biāo)的評定，由于不同評價(jià)人員可以做出不同評定，因此評價(jià)結(jié)果只能用第fi評價(jià)指標(biāo)做出第ei評價(jià)尺度的可能程度的大小表示。這種可能程度稱為隸屬度，記作rij。因?yàn)橛衜個(gè)評價(jià)尺度，所以對第i個(gè)評價(jià)指標(biāo)fi有一個(gè)相應(yīng)的隸屬度向量Ri，Ri=(ri1,ri2,…,rij,…,rim)，i=1,2,…,n。替代方案Rk的評價(jià)指標(biāo)集的隸屬度，可以用隸屬度矩陣Rk，表示如下：在矩陣Rk中，元素kkijijdrd=，d表示參加評價(jià)的專家人數(shù)，kijd指AK替代方案第i評價(jià)指標(biāo)fi做出第j評價(jià)尺度ej評價(jià)的專家人數(shù)。可見，rij值越大，說明對fi做出ej評價(jià)的可能性越大。(5)計(jì)算替代方案Ak各評價(jià)指標(biāo)的得分。計(jì)算如下：Sk=RkET(1)其中，ET為評價(jià)尺度向量的轉(zhuǎn)置；Sk=(S1k,S2k,…,Snk)反映了Ak方案各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)得分。它可進(jìn)行多個(gè)替代方案各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)間的比較，能提供許多有用的決策信息。(6)綜合評價(jià)——計(jì)算替代方案Ak的綜合得分，確定其優(yōu)先度：Nk=WST(2)利用Nk的大小，可進(jìn)行多個(gè)替代方案優(yōu)先順序的排列，為決策者選定方案提供直接依據(jù)。#p#分頁標(biāo)題#e#   5公路生態(tài)景觀評價(jià)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)   5.1系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)   本文系統(tǒng)采用模塊化程序設(shè)計(jì)技術(shù)，分為人機(jī)接口(用戶接口和專家接口)、綜合數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機(jī)、知識獲取及解釋程序7個(gè)模塊組成。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系采用GIS與ES相結(jié)合，能加強(qiáng)和完善GIS的系統(tǒng)功能，即采用智能控制界面和應(yīng)用啟發(fā)式推理，利用專家知識提供科學(xué)的決策和咨詢。整個(gè)系統(tǒng)在主界面菜單控制下運(yùn)行，各模塊能獨(dú)立運(yùn)行。本文系統(tǒng)程序采用Delphi7.0為整個(gè)系統(tǒng)開發(fā)平臺，SQLServer2000為數(shù)據(jù)庫，GIS由SuperMapObjects支撐[6]。系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)如下：(1)綜合數(shù)據(jù)庫用于存放事實(shí)及評價(jià)過程中的初始數(shù)據(jù)、求解狀態(tài)、中間評價(jià)結(jié)果、假設(shè)、目標(biāo)及最終評價(jià)結(jié)果。(2)知識庫是建立和維護(hù)本應(yīng)用程序中與評價(jià)及恢復(fù)有關(guān)專家知識、經(jīng)驗(yàn)等，此知識庫中包括評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、評價(jià)得分值、圖像、圖片等知識，也構(gòu)建了與空間數(shù)據(jù)相結(jié)合的知識表示方法。(3)知識獲取程序，專家通過人機(jī)界面將新的知識和經(jīng)驗(yàn)或改變了的知識和經(jīng)驗(yàn)輸入到系統(tǒng)中，由系統(tǒng)對其歸納整理的過程。(4)推理機(jī)，包括推理過程中需要的規(guī)則集，根據(jù)評價(jià)模型的具體特點(diǎn)，目前采用的混合式模糊推理，原因是本系統(tǒng)要在評價(jià)的基礎(chǔ)上給出恢復(fù)方案，由此需要結(jié)合正逆2種模糊推理方法。(5)空間數(shù)據(jù)庫是將研究區(qū)內(nèi)的地形地貌通過電子地圖的方式存儲到計(jì)算機(jī)中，在實(shí)施評價(jià)及恢復(fù)的過程中，根據(jù)推理機(jī)得出的評價(jià)及恢復(fù)方案，將空間數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容做適當(dāng)調(diào)整，最終顯示在輸出給用戶的電子地圖上。(6)解釋程序，將評價(jià)的過程通過解釋處理程序?qū)⑵滹@示給用戶，利于公路生態(tài)景觀學(xué)方面的專業(yè)人員和初學(xué)者能夠從問題的求解過程中得到直觀學(xué)習(xí)。(7)人機(jī)接口，將專家和用戶的輸入信息翻譯為系統(tǒng)可接受的內(nèi)部形式，把系統(tǒng)向?qū)＜液陀脩糨敵龅男畔⑥D(zhuǎn)換成人類易于理解的外部形式，系統(tǒng)的應(yīng)用界面是友好的人機(jī)接口界面。   5.2模糊推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)   由于本系統(tǒng)中有大量的模糊規(guī)則，如“若兩側(cè)綠化樹種好，則評價(jià)的評價(jià)結(jié)果為5”等，而且該評價(jià)又是由兩側(cè)綠化樹種由其下層多個(gè)項(xiàng)評價(jià)的綜合組成，每個(gè)下層項(xiàng)對兩側(cè)綠化樹種評估結(jié)果的影響重要性不同，即按照不同的評價(jià)模型可以得到不同的評價(jià)權(quán)重值。要得到合理的公路生態(tài)景觀評價(jià)結(jié)果，需要對所有的下層項(xiàng)進(jìn)行分別評價(jià)，最后綜合得到最后的評價(jià)結(jié)果。   5.2.1推理機(jī)的構(gòu)成   本文系統(tǒng)中的推理是基于知識的推理，是選擇知識和應(yīng)用知識求解問題，在此知識庫和推理機(jī)是基于知識推理的基礎(chǔ)和核心。本系統(tǒng)推理過程涉及的知識分為6類：(1)自然屬性數(shù)據(jù)：用戶輸入在自然屬性數(shù)據(jù)庫中的自然屬性數(shù)據(jù)；(2)模型數(shù)據(jù)：系統(tǒng)利用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)模型分析求得的結(jié)果或瞬時(shí)數(shù)據(jù)；(3)交互數(shù)據(jù)：推理機(jī)運(yùn)行時(shí)要求用戶輸入的數(shù)據(jù)；(4)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)：推理機(jī)匹配規(guī)則時(shí)獲取的中間結(jié)果，它們僅存放在動(dòng)態(tài)緩沖區(qū)中，用來進(jìn)一步推理或解釋推理結(jié)論；(5)空間數(shù)據(jù)：將各種地理信息要素以圖層形式實(shí)現(xiàn)；(6)多媒體數(shù)據(jù)：有助用戶、專家對待評價(jià)處的情況進(jìn)行立體、客觀的了解和分析。   5.2.2推理工作流程   本文系統(tǒng)中的推理機(jī)工作過程為根據(jù)界面輸入改變的綜合數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)與從知識庫中取出符合要求的規(guī)則進(jìn)行匹配。選出所有成功匹配的規(guī)則并計(jì)算可信度值，根據(jù)沖突消解的策略選擇綜合數(shù)據(jù)庫中沒有的規(guī)則結(jié)論及可信度傳播值，作為新的事實(shí)和事實(shí)的可信度加入綜合數(shù)據(jù)庫中，并將得出的評價(jià)分值逆向輸入推理機(jī)中以得到相應(yīng)的評價(jià)結(jié)果，激發(fā)解釋器將得到的評價(jià)結(jié)果解釋為供決策者決策使用的信息。算法的實(shí)現(xiàn)過程如圖2所示。推理過程是一個(gè)求解問題的過程，問題求解的質(zhì)量與效率依賴于求解問題的策略，即推理的控制策略。在本文系統(tǒng)中的推理機(jī)采用2種推理方式，即正向推理過程和反向推理過程。正向推理工作過程是：根據(jù)數(shù)據(jù)庫中給出的已知事實(shí)，正向使用規(guī)則，即把規(guī)則的前件同當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進(jìn)行匹配，選取可用規(guī)則，若有多條規(guī)則可用，則按沖突消解策略從中選擇一條規(guī)則執(zhí)行，將執(zhí)行規(guī)則的結(jié)論添加到綜合數(shù)據(jù)庫中，直至問題求解或沒有可用規(guī)則。反向推理工作過程是：根據(jù)在數(shù)據(jù)庫中給出的假設(shè)，反向使用規(guī)則，即把規(guī)則的后件同當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進(jìn)行匹配選取可用規(guī)則，若有多條規(guī)則可用，則按沖突消解策略從中選擇一條規(guī)則，將該規(guī)則的前件添加到數(shù)據(jù)庫中，直到問題求解或沒有可用規(guī)則，推理即結(jié)束。   5.3GIS與ES的結(jié)合實(shí)現(xiàn)   本文收集了公路景觀評價(jià)的專家知識和經(jīng)驗(yàn)、景觀破碎度的確定、景觀評價(jià)系統(tǒng)的評價(jià)步驟、評價(jià)方法、評價(jià)模型等進(jìn)行整理、分類。研究構(gòu)建與空間數(shù)據(jù)相結(jié)合的知識表示方法。對評價(jià)模型、呈現(xiàn)景觀破碎度的確定模型等的模型研究。建立與以上評價(jià)方法、知識表示方法和模型相對應(yīng)的推理方法、推理機(jī)等的模塊，基于景觀評價(jià)技術(shù)所建立的評價(jià)體系建立專家評價(jià)系統(tǒng)，并對景觀信息進(jìn)行評價(jià)。   6結(jié)束語   隨著公路建設(shè)的不斷發(fā)展，以GIS和ES為核心的生態(tài)景觀評價(jià)系統(tǒng)在公路生態(tài)景觀協(xié)調(diào)發(fā)展中越來越發(fā)揮重要作用。GIS與ES的結(jié)合不僅能夠加強(qiáng)和完善GIS、ES的系統(tǒng)功能，也為GIS的應(yīng)用提供了科學(xué)的決策和咨詢，為ES的應(yīng)用提供了完善的空間數(shù)據(jù)信息。