模糊综合评判在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

运用模糊综合评判方法，借助计算机进行单目标寻优，挑选出一组最佳预报因子，建立起雨季开始期的预报模型。     

优选最佳水源地方案的模糊决策法

本文应用模糊决策法优选最佳水源地方案，取得较好效果。     

高斯—马尔柯夫模型的模糊解算

本文提出用模糊数学理论解算高斯－马尔柯夫模型，并给出了解算模型，举出应用实例与最小二乘估计进行了比较，结果表明该法是可行的。     

储层质量模糊评判权重的确定方法

将模糊综合评判方法与神经网络技术相结合，利用神经网络的自学习功能来获取模糊综合评判中评价参数的权重，并通过实际储层质量评价验证了这种方法的有效性。     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中 ,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列 ,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性 ,采用神经网络技术来预测其变形量 ,结果表明该方法简易、有效     

辽宁汛期降水模糊聚类分析

运用1957～2000年辽宁24个测站的月降水资料 ,对辽宁汛期降水进行模糊聚类分析 ,将汛期降水异常分成若干相关较好的区域 ,并进行了信度检验。     

利用模糊理论估算自然衰减率常数

模糊理论方法提供了量化主观信息和体现决策人在最小化条件下优先选择的便利工具。利用Buschek和Alcantar(1995)的理论估算自然衰减和降解率，在实际上，由于数学简化和场点复杂性造成明显的不精确。在本篇文章中，两种模糊方法一模糊算法和模糊回归，常被用于刻画在降解和衰减率估算中的可变性。输入参数的可变性能够利用体现决策者对可能值感知的隶属关系函数进行刻画。隶属关系函数临界输入值的选择明显影响了估计输出值的可变性。同样的，与决策者信念有关的稳定状态模型与描绘场点监察流状态的一致性，也能够通过一致性判据进行量化。利用基于模糊评价方法进行灵敏度检验是相当有用的，可以评估决策者的优先选择对估计率常数和相关可变性的影响程度。同样，上面提到的方法在涉及自然衰减监测的安排中也是很有意义的。     

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。     

模糊拓扑空间中空间对象模型的建立及其在土地覆盖变化中的应用

目前所有的地理信息系统的数学模型都是建立在刚性(非模糊)要素基础上的。其主要特征是这些要素的定义是明确的,其边界是确定的,即要素的内涵和外延是一致的。例如地藉系统中,宗地的归属是确定的,宗地的权属界线是非模糊的。在常规的地理信息系统中,空间物体被抽象化为类别定义明确及边界表达确定的非     

基于神经网络的建筑物沉降原因分析

在我们应用回归方法对建筑物沉降原因分析及沉降趋势的预测中，由于实际情况的复杂性及主观认识的局限性，这样所得的结果含有较多的人为因素，可能会与实际情况有所差异。针对这种情况，讨论了应用神经网络方法来发现和验证引起建筑物沉降的因素及对沉降趋势的预测。实例表明，该方法能取得较好的效果。