边坡模糊随机可靠性分析的模糊点估计法

在统计矩点估计法和模糊随机理论的基础之上,提出边坡工程模糊随机可靠性分析的模糊点估计法,将边坡稳定性极限状态方程由模糊随机集向普通随机集转化,然后利用点估计法求解边坡的可靠度指标。鉴于岩土体物理力学参数的近似分布类型,采用区别于梯形模糊数的正态模糊数对随机变量进行模糊随机化处理,使其更趋近于物理力学参数的近似分布类型。该方法考虑了各个力学参数的模糊性,计算结果更能反映边坡的真实工作状态。算例分析结果表明,该法使用简便,计算效率高,结果可靠,避免了传统分析方法的缺点,对复杂边坡或者功能函数为隐式表达的边坡工程可靠性分析具有很大的潜力,为边坡可靠性分析提供了一条新的途径,具有广泛的应用前景。     

基于模糊相关度的模糊聚类有效性检验方法

本文在模糊聚类算法基础上,提出了对聚类效果进行有效性检验的方法。在考虑不同指标权重、相对隶属度和距离函数的共同作用下,引入模糊划分的类间模糊相关度公式,并定义了聚类有效性函数来优选最佳聚类数,引用划分的平均模糊熵对有效性检验方法确定的最佳聚类数进行验证。通过实例应用,结合成因分析与二元对比法确定各指标权重,对聚类有效性函数的性能进行了检验,分析聚类效果,说明了本文提出的模糊聚类有效性检验方法具有较好的判断功能。     

挡土墙模糊可靠性分析

在简要介绍结构可靠度分析中的一次二阶矩中心点法后,建立了挡土墙结构稳定性的模糊可靠度分析基本模型,并以一个重力式挡土墙为例,说明了分析其稳定性的模糊可靠度具体方法,最后进行了参数的敏感性分析。     

模糊水文统计分析研究

水文统计分析的观测数据和调查数据往往不够精确,为此,提出在模糊样本条件下进行水文统计分析的方法体系,用模糊数进行模拟,并以范例作了简要说明.     

模糊统计分析方法研究

将模糊分析原理与水文现象相结合，推导出了水文统计参数的模糊计算公式，给出了水文变量间相关关系的模糊分析方法及系统水文模型的模糊识别方法，通过实测资料验证，本文方法的分析计算结果能够较好地反映实际情况。     

模糊图聚类分析算法

聚类分析是一种对事物按一定要求进行分类的数学方法,并已成为数值分类学的一个分支。近年来,随着模糊数学的发展和渗透,模湖聚类分析方法在各个领域逐渐得到应用。但从实际应用来看,由于受到人为因素的干扰,聚类结果有着不同程度的失真现象,为此,人们在研究新的聚类方法,以排除人为因素的干扰,模糊图聚类分析法就是其中一种,它是将动态聚类的基本原理与模糊图连通强度概念相结合而得到的,不受人为因素的干扰,可以判断分类结果是否合理,如果不合理则加以修改,调整分类,直到得到合理的分类结果。模糊图聚类法实用、简便,应用此法,我们在物化探资料处理中取得了比较满意的结果。     

钻进过程模糊控制系统

对于复杂多变的钻进过程来说,由于随机影响因素难以预测,表征钻进工况的各种参数变量目前尚不能检测,所以钻进过程的精确数学模型难以建立。为了实现对钻进过程的有效控制,能否避开建立精确数学模型的方法,另辟新径呢?      

地震烈度的模糊判定

本文在《模糊数学方法在地震烈度评定中的作用》一文基础上,进一步简化了根据房屋被破坏评定烈度的模糊方法。并根据大量文献,选择了对工作适用的由三种资料记载的11次地震的80个数据。给出了低烈度(5度与5度以下)下人感占数定量对照表。又用国内能搜集到的我国11次特大地震和美国1次特大地震在五种资料中记载的37个数据,给出了特高烈度(12、11度)下的地裂缝宽度定量对照表。据此、并与《模糊数学方法在地震烈度评定中的作用》所绘出的房屋破坏对照表,一起对地震发生后烈度的快速评定给出了完整的正态模糊集贴近度概念进行处理的方法。     

判别函数模糊模式识别法

本文提出了一种新的分类方法——判别函数模糊模式识别法（DFFPRM）,是数理统计与模糊数学相结合的产物.实践证明,DFFPRM 能克服判别分析存在的一些问题.      

地质分类中一种新的模糊聚类方法

没有分类,就没有鉴别,也就无法认识客观事物.因此,分类是各个领域中经常遇到的基本问题之一.以定量分类为特征的聚类分析法,和一般的定性分析方法相比,失误的可能性小得多.因此,在分类问题上,该方法已经起了很大作用.但是,和其它任何方法一样,聚类分析法也有局限性.1.聚类分析法是建立在普通集合论基础之上的.任一集合A的特征函数C_Λ(X)只能用二值变量来描述.即:     

模糊聚类分析及其地质应用实例

摘要聚类分析直接利用相似矩阵或相关矩阵来分类,但它们本身存在矛盾,分类时也会出现矛盾。为消除这个矛盾,可采用模糊聚类分析。它的特点是,通过相似矩阵连续自乘,改造成模糊分类矩阵,随后按不同要求进行分类。本文旨在介绍模糊聚类分析的步骤和方法,并提供一个PC—1500袖珍机模糊聚类分析源程序。附两个算例。     

基于GIS和单元簇的模糊逻辑推理及其在区域矿产预测中的应用

论述了 GIS支持下的一种基于“单元簇”概念和模糊逻辑推理的多元地学信息综合分析方法及其在区域矿产预测中的应用。针对以往矿产定量预测中的单元划分方法对空间信息利用不足的问题 ,用单元的空间组合 (“单元簇”)代替单元作为定量类比的基本单位 ,从而能较充分地利用地质变量的局部空间结构信息 ;将单元作为 GIS区图元 ,利用 GIS空间分析功能实现对单元及单元簇的管理和操作 ;建立两个层次即变量对单元和组成单元对单元簇的模糊推理规则 ,经两次模糊推理计算出所有未知单元的找矿有利度 ,为进一步圈定找矿远景区提供了基础 ,并以新疆康古尔塔格地区金矿预测实例说明了其应用效果     

Application of limited fuzzy clusters to anomaly recognition in complex geological environments

In stream sediment and soil surveys, samples represent mixtures of components from different geological environments. Such mixed samples are misclassified when using conventional “hard” cluster methods. In fuzzy clustering, each sample is allowed to belong to several clusters. Similar to element concentrations, these cluster contributions can be displayed in contour maps (e.g. kriging maps). The amount of an element that is explained by the cluster contribution and element residuals can be calculated. The modified fuzzy clustering algorithm called “limited fuzzy clusters” used in this paper avoids negative residuals.Stream sediment data of Sierra de San Carlos, Tamaulipas, Mexico are used to demonstrate the possibilities of limited fuzzy clustering in geochemical exploration and mapping. From the different drainage systems, 681 stream sediment samples were taken and analyzed for 24 elements. A nineteen-element data set was used to calculate limited fuzzy clusters and element residuals. The contribution values for the clusters and element residuals are displayed in contour maps. All geological units were outlined by the cluster contributions. Extended anomalies are characterized by their own cluster. Small anomalies are clearly identified from the element residuals.     

模糊识别的隶属原则及其应用

由于模糊识别之最大隶属原则,在实际应用中存在着某种上程度上的不足。本文提出了加势隶属原则、积势隶属原则及加权加势隶属原则、加权积势隶属原则。以此可综合考虑各种变量因素,并在最大限度上综合利用各种变量因素间的信息,以达到模糊识别的最佳效应。     

油气化探综合异常模糊划分动态聚类分级评价

通过选取描述油气化探综合异常的各种特征参量，借助模糊数学工具，利用最优聚类中心所具有的代表特征，建立分级指标，对油气化探综合进行分级评价。鄂尔多斯盆地油气化探综合异常的评价实例结果表明，利用油气化探综合异常各种特征参量进行动态聚类分级评价是可行的。     

抗震设防决策中的模糊信息处理

抗震设防决策过程中涉及到许多对整个分析过程都具有重要意义的模糊信息 ,本文提出一种结合模糊信息进行地震危险性概率分析与抗震设防决策的方法 ,介绍了用模糊集模拟模糊信息的原理 ,以及进一步处理模糊信息的区间分析顶点法。作为一例 ,这些方法结合基于泊松分布的地震烈度发生概率模型 ,应用于南京市区未来 5 0年的地震危险性与抗震设防效益分析 ,提供模糊的结论供设防决策参考。     

用聚类分析模糊综合评判评价地质环境质量

讨论了应用聚类分析、模糊综合评判进行地质环境质量评价的原理、方法和步骤,并将其应用于陕西省地质环境质量评价。根据陕西省地质环境复杂多变,受多因素制约的特征,将全省剖分成３５０ 个样品单元,选取地下水资源、地表水资源、水质、土地资源、地形地貌、岩土体特征、植被、气候、地震、滑坡、泥石流、地方病、水土流失、沙漠化、地面沉降、地裂缝、盐碱化、沼泽化等１５ 个变量作为评价因子,采用Ｑ 型聚类分析方法,将全省分成３７ 个地质环境质量分区,并通过模糊综合评判,将其划分成７ 个地质环境质量等级,客观地反映了陕西省地质环境质量的宏观分布特征。     

用模糊距离系数区分深部气层和干层

本文扼要地介绍了模糊距离系数分类法的原理,并用该方法对东濮凹陷深部气层和干层作了聚类分析,与试井结论相比效果可佳。因此,该方法对深部层测井解释颇具价值。     

Grade estimation using fuzzy- set algorithms

This paper presents a new approach for estimating unknown ore grades within a mining deposit in a fuzzy environment using fuzzy c- means clustering and a fuzzy inference system. Based on a collection of cluster centers obtained from fuzzy c- means, a fuzzy rule base and fuzzy search domains are established to compute grades at these cluster centers. These cluter center- grade pairs act as control information in the fuzzy space- grade system in order to infer unknown grades on the basis of fuzzy interpolation, fuzzy extrapolation, and a defuzzification process of fuzzy control.