应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。     

瑞雷面波在灌浆加固路基检测中的应用

瑞雷面波在灌浆加固路基检测中，既可利用面波波速等值线断面发展可能存在的软弱部位，在三维空间上宏观评价灌浆加固效果，还可结合少量动力触探，间接计算路基承载力。文章从工程实例出发，着重探讨了实际工程应用中路基加固效果的宏观评价及触探击数与波速回归分析中的抽样问题。     

凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内，对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的lshikawa迭代序列，证明了带误差的lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

天山西部中山带积雪变化趋势与气温和降水的关系——以巩乃斯河谷为例

根据位于巩乃斯河谷的天山积雪雪崩研究站近30年来的年最大雪深、月平均气温、月降水量观测记录，用平均差值法、最小二乘法、自回归滑动平均法检验了天山西部中山带积雪、冷季降水、冷季平均气温的变化趋势，结果表明，天山西部中山带积雪呈增加趋势，近30年来年平均增加1.43%，与青藏高原、南极大陆及格陵兰冰盖表面积雪积累增加相一致。天山西部中山带冷季气温和降水的变化趋势也是增加的，其中冷季降水平年平均增加0．12％，而冷季气温升高了0．8℃，积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系，而与冷季降水呈显著的正相关关系。积雪的增加主要是因为气候变暖引起的冷季降水的增加对积雪增加的贡献大于由于冷季气温升高而造成积雪减少的贡献的结果。     

投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类同维复杂动力系统，提出了投影寻踪门限回归（PPTR）模型。构造了新的投影指标函数，用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系，并用实码加速遗传算法优化投影指标指数函数和TR模型参数。实例的计算结果表明，用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPRT模型简便、适用性强，克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点，有利投影寻踪方法的推广应用，为解决高维非线性复杂预测问题提供了新途径。     

基于数值格网数据生成流场图的算法研究

在各种基于场的分析模型（Field-based Model)中，流线的计算是一个重要的研究课题，如基于DEM提取水系，该文探讨了另外一个问题，即直接根据数值格网数据生成流场的空间分布，从而反映整个研究区域的梯度特征，文中提出的算法在水文，气象等研究领域有着较为广泛的应用前景。     

合肥市耕地和粮食可持续发展研究

收集1980～1999年合肥市耕地、人口、粮食等资料，定量分析在城市化快速发展下耕地的数量、质量变化和耕地减少的形式以及人口、粮食的变化，并用回归法分析它们的变化趋势。研究认为，在2005，2010年合肥市食物保障能力分别为97％和95％，对粮食生产与其影响因素进行了灰色关联分析，提出提高粮食产量的对策和实现途径。     

一种求带约束的离散Minimax问题的区间算法

进一步讨论了目标函数和约束函数都是Lipsehitz连续的带约束的离散minimax问题，给出了罚函数的区间扩张，提出了解该约束离散minimax问题的区间算法。算法给出了问题的minimax值所在范围以及minimax点所在位置。定理和数值算倒说明该算法是可靠的。     

张集煤矿13—l煤层甲烷含量的逐步回归分析

以淮南煤田张集煤矿13—1煤层为例，对甲烷含量进行了多因素逐步回归分析，结果表明：逐步回归模型不仅符合瓦斯地质理论，而且比单因素回归模型具有更高的预测精度，从而具有更大的实用价值。     

基坑支护结构水平变形预测的遗传神经网络方法

采用遗传算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练。就遗传算法过程中的选择、变异进行了探索,提出了用BP网络训练产生变异的遗传算法。作为实例,将该方法应用于预测基坑支护结构水平变形中。结果表明,该方法有收敛速度较快、预测精度高等优点。