正版现货 ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）/地理信息系统理论与应用丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤国安杨昕 编

图书标签:

• ArcGIS
• 空间分析
• 地理信息系统
• GIS
• 实验教程
• 第二版
• 地理信息系统理论与应用
• 地图学
• 遥感
• 地理科学

店铺： 宏达图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030338969

商品编码：26591567507

丛书名： ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程(第

开本：16开

出版时间：2012-04-01

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商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程(第2版)
作者：	汤国安 杨昕 著
市场价：	69元
ISBN号：	9787030338969
出版社：	科学出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	语种：中文
出版时间：2012-04-01	版次：2	页数：579
印刷时间：2012-04-01	印次：12	字数：858.00千字

内容简介

《arcgis地理信息系统空间分析实验教程》是作者在总结多年教学与科研工作经验，并分析总结了上一版教材的应用情况及arcgis 10软件新特点的基础上编写完成。书中主要介绍arcgis的应用基础、arcgis空间分析工具，以及地学分析实例。内容包括arcgis简介、arcgis应用基础、空间数据的采集与组织、空间数据的转换与处理、空间数据的可视化表达、gis空间分析导论、矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、地统计分析、水文分析、空间分析建模，以及综合分析练习。

目录

前言  第1章 导论  1．1 地理信息系统  1．1．1 基本概念  1．1．2 GIS系统构成  1．1．3 GIS功能与应用  1．1．4 GIS技术与发展  1．2 GIS空间分析  1．2．1 空间分析  1．2．2 基于GIS的空间分析  1．2．3 常用GIS平台空间分析功能比较  1．3 ArcGIS 10概述  1．3．1 ArcGIS 10体系结构  1．3．2 ArcGIS 10软件特色  1．3．3 ArcGIS 10空间分析  第2章 ArGIS应用基础  第3章 空间数据的采集与组织  第4章 空间数据的转换与处理  第5章 空间数据的可视化表达  第6章 GIS空间分析导论  第7章 矢量数据的空间分析  第8章 栅格数据的空间分析  第9章 三维分析  第10章 地统计分析  第11章 水文分析  第12章 空间分析建模  第13章 综合分析练习  主要参考文献

 

 

 

探索数据驱动的决策之道：深度学习在复杂系统建模中的前沿应用 图书简介 书名： 深度学习在复杂系统建模中的前沿应用 作者： [此处留空，请根据实际情况填写] 出版社： [此处留空，请根据实际情况填写] 出版年份： [此处留空，请根据实际情况填写] --- 引言：复杂性时代的认知挑战与深度学习的破局 在当今世界，我们面对的系统——无论是气候模式、金融市场、生物网络，还是城市交通——都呈现出高度的非线性和涌现性，即“复杂系统”。传统基于解析解或简化假设的建模方法，在处理海量、高维、时序依赖的真实世界数据时，正面临严峻的挑战。系统的内在机制往往隐藏在数据的深层结构之中，难以通过直观的数学推导完全揭示。 本书正是为应对这一挑战而撰写。它并非关注传统的空间分析或地理信息科学（GIS）的特定工具集应用，而是聚焦于一种更具通用性和颠覆性的技术范式——深度学习（Deep Learning）——如何被用来解构、模拟和预测复杂系统的动态行为。本书旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一个全面、深入的技术路线图，指导他们如何利用先进的神经网络架构，构建能捕捉系统内在非线性动态的精确模型。 第一部分：复杂系统建模的基础范式重塑 本部分首先回顾了复杂系统理论的基石，强调了从确定性模型向概率性、数据驱动模型的范式转移。我们将探讨标准物理模型（如微分方程组）在面对不完全观测和参数不确定性时的局限性。 章一：从简化到涌现：复杂系统的核心特征与建模困境 讨论奇异吸引子、分岔现象、以及多尺度耦合的建模难点。 对比传统数值模拟（如有限元法、蒙特卡洛方法）与机器学习方法的优势差异。 章二：深度学习的理论基础与复杂性捕捉能力 深入解析深度神经网络（DNN）作为万能函数逼近器的理论依据，重点介绍如何通过增加网络深度来有效表达高维输入空间中的复杂映射关系。 对比传统回归模型、支持向量机与多层感知机（MLP）在处理非线性阈值问题上的性能差异。 第二部分：针对特定复杂系统结构设计的深度架构 复杂系统的核心在于其数据的结构性特征：时序依赖、网络拓扑和内在的层次结构。本部分将详尽介绍如何根据这些结构特征，定制和优化深度学习模型。 章三：时间序列的记忆与预测：循环神经网络（RNN）的进阶应用 详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并将其应用于金融高频数据预测、气象时间序列预测等领域。 探讨基于注意力机制（Attention Mechanism）的Transformer架构在捕捉长距离时间依赖性上的革新，超越传统RNN的序列长度限制。 章四：依赖与连接：图神经网络（GNN）在关系建模中的崛起 本章是本书的重点之一，系统介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，用以直接处理非欧几里得空间中的数据结构。 案例聚焦于社会网络动力学、分子结构预测、以及大规模电网拓扑的鲁棒性分析，展示如何通过节点特征聚合来学习系统间的相互作用力。 章五：层次结构与特征解耦：卷积网络（CNN）在物理场中的延伸 超越图像处理，讨论如何利用二维和三维CNN来提取物理场数据（如流体动力学模拟结果、地震波场数据）中的空间局部特征和尺度不变性。 介绍深度卷积网络在降阶模型（Reduced-Order Modeling, ROM）中的应用，实现对高维偏微分方程解的快速求解。 第三部分：可解释性、物理约束与模型泛化 深度学习模型的“黑箱”特性在要求高可靠性和因果推断的复杂系统研究中是致命的。本部分致力于弥合纯数据驱动方法与领域知识之间的鸿沟。 章六：物理信息神经网络（PINN）：将定律编码进损失函数 详细介绍PINN的构建原理，即如何在标准数据拟合损失之外，加入描述系统物理定律（如守恒律、能量约束）的残差项。 通过求解逆问题和参数辨识，展示PINN如何更有效地处理稀疏观测数据，并确保模型预测结果在物理上自洽。 章七：模型可解释性（XAI）在复杂系统诊断中的作用 介绍梯度可视化、LIME、SHAP等方法，用以理解模型为何做出特定预测，这对于识别系统中的关键驱动因素至关重要。 案例分析：通过特征重要性分析，识别气候系统中哪些变量对极端事件的发生具有最强贡献。 章八：面向真实世界的部署与不确定性量化 讨论模型从实验室环境到实际部署的挑战，特别是数据漂移和模型过拟合问题。 引入贝叶斯深度学习（BDL）的概念，通过量化模型预测的不确定性区间，为风险评估和决策制定提供科学的置信度边界。 总结与展望 本书不仅是一本技术手册，更是一种研究方法的倡导。它引导读者超越单一工具的应用层面，转而构建能够深刻理解和高效模拟复杂世界运行规律的智能系统。通过掌握这些前沿的深度学习技术，研究者将能够解锁传统方法难以触及的系统深层动态，推动科学发现与工程实践的边界。 本书适合于物理学、经济学、环境科学、生物信息学以及高阶计算科学领域的研究生及专业人士，要求读者具备一定的微积分、线性代数和基础机器学习知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本“操作手册升级版”，如果说市面上大多数教程是教你“怎么按按钮”，这本书就是在教你“按钮背后的电路图是怎样的”。我对它最满意的一点是，它极其注重“环境配置”和“依赖管理”这些容易被忽略的细节。很多时候，项目失败不是因为算法不行，而是环境配置出了问题，这本书对此给出了极其详尽且易于复现的解决方案，甚至连不同操作系统之间的细微差别都考虑进去了。对于我这种需要经常在不同平台间切换工作的技术人员来说，这简直是无价之宝。而且，它的排版和图示质量极高，很多复杂的流程图绘制得简洁明了，逻辑线条非常清晰，让人一看就懂。阅读体验极其流畅，完全没有传统技术文档那种生硬、晦涩的感觉，读起来非常舒服。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我就有一种相见恨晚的感觉，它的叙事方式非常独特，不像那些传统教材那样严肃刻板，反而更像是一位经验丰富的老前辈在跟你面对面、手把手地交流心得。这本书的重点似乎完全放在了“解决实际问题”上，书中提炼出的那些“反直觉”的操作技巧，着实让我大吃一惊，原来我之前一直在用更复杂的方式绕弯子。举个例子，关于模型构建的章节，它没有陷入复杂的数学推导，而是巧妙地用生活中的比喻来解释抽象的概念，让我这个对数理背景有点虚的人也能迅速抓住核心要领。这本书的结构设计也非常人性化，每一章的末尾都有一个“经验总结”和“易错点提醒”，这简直是为我们这些经常踩坑的人量身定做的保险机制。读完这本书，我感觉自己仿佛完成了一次高强度的“内功心法”修炼，对未来的挑战更有信心了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对技术书籍一向抱持着谨慎的态度，很多号称“前沿”或“权威”的书，读完后发现内容陈旧得可以拿去做年代史料了。但这本《XXX系统深度解析》完全打破了我的固有印象。它的深度和广度都达到了一个令人敬佩的水平。它不仅涵盖了基础的原理，更重要的是，它大胆地探讨了行业未来可能的发展方向，并且提供了应对这些变化的初步框架。书中的“前瞻性思考”部分，让我对我们目前工作的局限性有了更清晰的认识，它不是在简单地描述现状，而是在引导我们去思考“下一步应该往哪里走”。我尤其欣赏作者在批判性分析现有工具和方法时的那种坦诚和深刻，那种不盲从权威、敢于质疑的精神，本身就是一种宝贵的财富。这本书读起来需要一定的专注力，但绝对物超所值，它能提升的不仅仅是你的操作技能，更是你的行业洞察力。

评分☆☆☆☆☆

哇，最近淘到一本超级实用的书，叫《XXX技术实践指南》，简直是打开了我对这个领域认知的一扇新大门！这本书的厉害之处在于，它真的不是那种光说不练的理论堆砌。作者简直是把自己的“独门秘籍”毫无保留地倾囊相授，每一个章节都充满了实战的智慧。比如，在讲解数据处理流程时，它不仅告诉你“应该怎么做”，更深入地剖析了“为什么这么做”背后更深层次的逻辑和权衡。我记得书里提到一个关于性能优化的案例，通过调整一个看似不起眼的参数，最终将处理时间缩短了近一半，这种立竿见影的效果，对于我们这些天天跟数据打交道的人来说，简直是救命稻草。而且，它的配图和代码示例都清晰得不像话，即便是初学者也能跟着敲出结果，完全没有那种看了半天还是云里里雾里的挫败感。这本书绝对是工具箱里不可或缺的一件“神器”，强烈推荐给所有想要从入门迈向精通的同行们！

评分☆☆☆☆☆

我通常不太容易被一本书“迷住”，但这本书确实有种魔力，让我忍不住一口气读完了好几章。它最独特的地方在于，它将枯燥的技术点与实际的商业价值紧密地结合在了一起。作者似乎非常擅长从宏观的商业目标出发，反向推导出需要的技术实现路径，这使得学习过程不再是孤立的技术点训练，而更像是一场围绕最终目标的战略部署。书中的案例研究部分选取得非常精妙，都是当下行业热点中那些棘手的问题，而作者提供的解决方案既巧妙又高效，兼顾了技术可行性和成本效益。特别是针对跨部门协作的章节，提出的沟通和数据共享策略，对于提升团队整体效率有着立竿见影的效果。这本书更像是一位全能的技术顾问，而不仅仅是一本教材，它让我重新审视了技术在整个组织价值链中的定位。