基于神经网络的单元自动机CA及真实和忧化的城市模拟

提出了一种基于神经网络的单元自动机（ＣＡ）。ＣＡ已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。ＣＡ模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还可以进行优化的城市模拟，为城市规划提供参考依据。     

论城市图文办公信息系统的设计

城市管理部门的图文办公信息系统是“数字城市”的主要内容之一，该文以城市规划与土地管理部门为例，分析当前这些部门在资料管理与查询，业务办公效率，计算机应用效果等方面普遍存在的一些问题，并提出了集GIS与办公自动化（OA）为一体的可业务化运作的“城市图文办公信息系统”，亦即基于GIS的CSCW（Computer Supported Collaborated Work)系统的解决方案，提出了系统设计目标及系统实施的主要步骤；讨论了系统设计的几个关键技术并提出建议。