模糊数学方法在分析日本东海地区地震前兆中的应用

本文把模糊模式识别的直接方法用于检测日本东海地区地震活动性、体积应变、地下水位、地下水氡含量、地倾斜和潮位中的前兆变化。此方法可消除诸如降雨和气温变化等干扰,使我们能更清晰地识别出地震前兆。此外,还把模糊相似方法和模糊聚类方法应用于识别地震空区及检验地震活动随时间变化的相似性。上述方法在日本其他地区同样有效,即将编入日本气象研究所板内地震预报计划中的计算机系统内。     

元素迁移的分维结构、级序路径及共轭地球化学异常存在的理论依据

微量元素在矿源岩（层）中迁移遵循严格的级序路径，并且存在两种迁移倾向。迁移的结果图象是一分维结构。两种共轭地球化学异常出现的有利环境是温度高度反差地区和大断裂系及其附近。     

动态聚类-模糊模式识别及其应用

本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。     

基于变网格聚类的离群数据的研究

随着计算机技术的迅速发展,计算机在过程控制中起着越来越重要的作用,在集散控制系统中,上位机通过PCU(Process ControlUnit)传送来的数据进行分析处理而后对PCU实现参数整定、报警与管理。因此这一领域的数据挖掘方法研究具有十分重要的意义。文章将根据这一领域的特殊情况,提出一种基于变网格的聚类分析算法分析过程数据库中的离群数据,从而实现系统的预测报警功能。     

安徽省旅游星级饭店地域差异研究

根据2000～2005年安徽省星级饭店统计资料,利用变异系数这一度量标准分析了安徽省饭店在时间序列上和星级结构上的地域差异,结果表明:随着时间的变化饭店总数在各市间的差异在渐渐缩小.星级结构上五星级饭店地域分异程度最大,其次依次为一星级、四星级、三星级和二星级,通过安徽省各市国内旅游收入区位商和餐饮住宿业就业人员区位商与各市星级饭店数量相对水平的比较,找出不符合一般趋势的城市加以讨论.最后,运用SPSS分析软件对安徽省17个地市的星级饭店发展水平进行聚类分析,并讨论了运行结果所分出的4类城市,提出了饭店业发展的若干建议.     

Conjoint modeling of residential group preferences: A comparison of the internal validity of hierarchical information integration approaches

 In this paper, two approaches for measuring residential group preferences, based on the method of Hierarchical Information Integration (HII), are compared. In particular, the hypothesis that group-based preference models estimated from integrated HII experiments better predict group preferences than part individual-based group models estimated from classical HII experiments is tested. To that effect, the models' ability to predict group preferences for new residential alternatives is compared in a study of residential preferences of co-ops. Results indicate that integrated HII group experiments indeed result in better predictions of residential preferences.     

影响我国主要粮食作物产量的气象因子研究

通过收集前人主要粮食作物气象产量预报的研究成果，将所得到的资料按作物进行分类，并进行归一化处理，使用系统聚类分析方法，以预报方程中的影响因子为指标，分区找出各区主要粮食作物产量的主、次要影响因子和影响时期，为大范围作物产量预报提供了科学依据。     

Self-organised clustering for road extraction in classified imagery

The extraction of road networks from digital imagery is a fundamental image analysis operation. Common problems encountered in automated road extraction include high sensitivity to typical scene clutter in high-resolution imagery, and inefficiency to meaningfully exploit multispectral imagery (MSI). With a ground sample distance (GSD) of less than 2 m per pixel, roads can be broadly described as elongated regions. We propose an approach of elongated region-based analysis for 2D road extraction from high-resolution imagery, which is suitable for MSI, and is insensitive to conventional edge definition. A self-organising road map (SORM) algorithm is presented, inspired from a specialised variation of Kohonen's self-organising map (SOM) neural network algorithm. A spectrally classified high-resolution image is assumed to be the input for our analysis. Our approach proceeds by performing spatial cluster analysis as a mid-level processing technique. This allows us to improve tolerance to road clutter in high-resolution images, and to minimise the effect on road extraction of common classification errors. This approach is designed in consideration of the emerging trend towards high-resolution multispectral sensors. Preliminary results demonstrate robust road extraction ability due to the non-local approach, when presented with noisy input.     

基于球面四元三角网剖分的层次空间关系推理

主要讨论了基于四元三角网（Quaternary Triangular Mesh,简称QTM）球面层次格网剖分的基础上，通过单元递归细化来确定2个球面实体的空间关系。传统确定空间关系的方法是通过二元经典剖分元－实体的内部（xi)和外部（xe)，通过对QTM球面层次特征的分析，增加了第3个剖分元－不定剖分元（xm)，利用三值逻辑－true(T)，false(F）,和maybe(M)快速准确地确定2球面实体的拓扑关系。其基本原理是：在球面四元三角网的根水平带有不确定空间关系开始，一层一层地递归细化，来排除不可能结果。当细化的信息满足一定的查询要求，递归分解过程就停止。特别在细化过程中，提出并应用了“继承推理”方法来提高系统效率。     

矿物成因族的演化及其地质找矿信息

基于对胶东、晋北寒武纪变质岩系、超基性岩、基性岩、花岗岩类、火山岩类、硅铁建造铁矿、金矿蚀变带内 1 1个不同地质产状的 34个角闪石、 2 51个绿泥石、 60个黑云母单矿物的提纯 ,矿物的共生组合、物理性质、化学成分、X光衍射分析、热分析、红外吸收光谱分析、双矿物地质温度计、矿物压力计的测定 ,提出了角闪石、绿泥石、黑云母矿物成因族的地壳物质演化、成岩成矿作用、变质岩原岩恢复、地层对比、变质相、蚀变带的演化规律和地质找矿信息。