预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法

本文提出预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法，并以广东省海门测站为例，进行了具体研究，其拟合相对误差不超过８．１％，预报相对误差不超过９．７％，结果表明，该方法性能良好，可望成为台风风风暴潮极值预后的有效辅助手段。     

人工神经网络在多金属成矿预测中的应用

本文运用人工神经网络的一种典型模型－“反向传播”模型，对鄂乐南地区44个铁帽进行了计算机识别，识别成功率达100％，结果表明，该方法性能良好，可望成为多金属成矿预测的一种有效的辅助手段。     

运用自组织人工神经网络作汛期降水预报

本文提出了汛期降水预报的自组织人工神经网络方法，并选择一组标样进行了具体分析，预报成功率达100％。结果表明，该方法性能良好，可望成为汛期降水预报的有效手段。     

自组织神经树模型在地震综合预报中的应用

将自组织神经树模型应用于地震综合预报，并以滇西南地震区的地震资料为例进行了实际判别计算，预测的成功率达１００％。结果表明，自组织神经树方法性能良好，可望成为一种有效的地震预报方法。     

用自组织人工神经网络进行含矿预测的探讨

本文运用Ｔ．ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络模型，处理矿产资源统计预测问题，得出与数量化理论Ⅱ处理极为相似的结果。     

自组织人工神经网络在多金属成矿预测中的应用

本文运用ＴＫｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络，对鄂东南地区４４个铁帽进行计算机识别，识别成功率达１００％。结果表明，该方法性性能良好，可望成为多金属成矿预测的一种有效的辅助手段。     

用自组织人工神经网络研究黄土孔隙性分类判别

本文运用Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络，对洛川黄土孔隙性的实测数据进行了分析，建立了洛川黄土孔隙性预测的计算机智能专家系统。结果表明，神经网络方法性能良好，可望成为黄土孔隙性分类、判别的有效辅助手段。     

人工神经网络在地震综合预报中的应用

多级判别、聚类分析等统计模式识别方法在地震综合预报中的应用已有多篇文献报道(石绍先、沈斌,1986;1990;王学仁,1982).多年预报实践表明,模式识别方法对于地震预报是有效的.随着国际上神经网络研究的兴起,该方法也被用于模式识别领域,但尚未见其用于地震综合预报方面.本研究运用“反向传播”神经网络,对滇西南地震区17个震例进行了计算机分析,建立了地震综合预报的专家系统,从而为进一步研究决定地震强度的物理因素,准确地预报将来的未知地震提供参考信息.     

遗传程序设计在多金属成矿预测中的应用

本文运用遗传程序设计，对鄂东南地区４４个铁帽进行了计算机识别，识别成功率较高。结果表明，该方法性能良好，可望成为多金属成矿预测的一种有效的辅助手段。