城市地震影响特征研究

首先根据历史地震目录，计算了我国34个省会城市所受到的历史地震影响. 这些城市的地震影响烈度分布特征表明，约53%的省会城市没有遭受过Ⅵ度以上的历史地震影响，遭受过Ⅶ~Ⅸ度影响的城市有44%；大部分城市Ⅵ度地震影响的发生频次均高于Ⅵ度以上地震影响；不同城市最大发生频次的地震影响烈度也不同. 为此，在确定城市地震防御烈度时，需综合考虑最大影响烈度和最频影响烈度. 本文还考虑到历史地震记录的不完备性，以福建省69个县级以上城市为研究对象，采用模拟地震目录的方法来研究城市地震影响的特征. 结果表明，不同超越概率水平下城市地震影响烈度在不同城市之间表现出较大变化，以50年超越概率2%作为城市特征地震影响烈度，可以作为城市地震防御烈度确定的依据，并据此对城市未来地震影响进行合理的描述.      

布朗模型在北京西北地区的应用

在我国的北京西北地区 ,存在着一些离逝时间远大于复发间隔的活动断裂 (段 ) .布朗过程时间模型 (Brownianpassage timemodel)是基于弹性回跳理论发展起来的一种随机点过程模型 ,可用于估计活动断裂 (段 )未来某一时段的地震危险 .本文简要介绍了布朗过程时间模型的数学模型理论 ,以及该模型与其它强震复发模型的差异 .最后 ,应用该模型及对数正态模型 ,对北京西北地区离逝时间远大于复发间隔的主要活动断裂未来 1 0 0年的地震危险 ,进行了估计和对比分析 ,认为该模型所得到的结果应更为合理 .     

物理实验中的不确定度评定

阐述了不确定度的定义、来源、分类及用不确定度评定测量结果的一些表示方法。分析了误差和不确定度的区别。最终给出了测量不确定度的评定。     

PNN网络在预测MCS移动中的应用

神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究，得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明，使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果，从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。     

淮河息县站流量概率预报模型研究

应用美国天气局采用的由Roman Krzysztofowicz开发的贝叶斯统计理论建立概率水文预报理论框架，即以分布函数形式定量地描述水文预报不确定度，研究了淮河息县站流量概率预报模型。理论和经验表明，概率预报至少与确定性预报一样有价值，特别当预报不确定度较大时，概率预报比现行确定性预报具有更高的经济价值。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。     

基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取

提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.     

震源机制对概率地震危险性分析的影响

提出了在概率地震危险性分析的扩展中引入有关震源参数的先验信息。特别是将破裂形式与理论修正系数一起考虑应用于衰减定律。通过与实测资料、修正或未修正的衰减定律以及包括破裂方式参数的衰减定律结果的比较，评定了这一修正的有效性。地震危险性分析的概率特性得到保存，将描述与每个震源区有关的最可能的震源机制二维概率密度函数引入经典的危险性分析公式。这一新的表述方法也可用于离散分析的框架中。因此，根据离散分析设计的地震就以震源机制为特征。本文给出了在意大利亚平宁半岛南部运用的实例。与这一地区正断层作用的地震活动相比较，分析结果强调了在地震危险性分析中走滑事件的重要意义。     

印度暴力袭击事件的时空演变及其驱动机制

基于全球恐怖主义数据库（GTD）和南亚恐怖主义门户网站（SATP）所收录的印度暴力袭击事件数据,借助统计分析和核密度分析法,对1980—2017年印度暴力袭击事件时空演变及其驱动机制进行分析。结果表明：印度国内的暴力袭击事件频发,1980年以来呈现出波动上升态势。从空间上看,印度国内的暴力袭击事件具有自西到东、从北到南以及由边境地区向内地发展的扩散特点,展现出局部集中、面上扩散的发展趋势;呈现出以西北部的查馍-克什米尔地区和旁遮普邦、东北部的阿萨姆邦和曼尼普尔邦、中部的恰蒂斯格尔邦和东部的贾坎德邦、比哈尔邦和西孟加拉邦为主的四大集聚中心;形成以印度河上游—恒河—布拉马普特拉河一线为横轴,东高止山脉及其北部山区为纵轴的“T”字形空间格局。印度暴力袭击事件的时空演变受到身份认同、经济问题、历史问题和利益诉求等多方面因素的影响,通过宗教极端主义组织、民族分离主义组织、武装革命主义组织推动以及行动主体之间的互相作用,推动了暴力袭击事件的时空演变。要从根本上解决印度国内暴力袭击事件频发的态势,需要从政治、经济、宗教、社会等多方面进行综合施策。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。