GIS中的模糊形态运算

空间数据的不确定性是当前GIS领域的研究难点之一。为了描述空间数据的模糊性,把模糊集理论引入GIS,以加强GIS对模糊现象建模的能力,因而产生了模糊数据。但现有GIS缺乏对模糊数据分析和处理的能力。该文把模糊集理论引入数学形态学,提出能处理模糊数据的模糊形态运算,并给出模糊形态运算的隶属函数,使传统的数学形态学能够处理模糊数据且容易在计算机上实现。     

喀斯特地区地下水资源承载力综合评价研究——以贵州省为例

喀斯特流域具有特殊的地表--地下双重介质结构,使其地下水资源承载力与非喀斯特地区有巨大差异.本文以贵州省为例,选取了地下水资源耕地灌溉率、地下水资源开发程度率、生态环境用水率等7项综合评价指标,利用可变模糊集理论,建立喀斯特地区地下水资源承载力综合评价模型,经评价得出:贵州喀斯特地区地下水资源承载力状态基本处在1～2级,表明贵州省对地下水资源开发利用已有相当的规模,但仍具有一定的开发利用潜力.最后对人口、GDP、地下水资源量和喀斯特面积与综合评价结果进行灰色关联度分析,得出以上4因素与喀斯特地区地下水资源承载力具有一定的关系,其关联程度大小顺序为:GDP>地下水资源量>人口>喀斯特分布面积;喀斯特分布面积对其地下水资源承载力具有一定程度的影响,但随着喀斯特地区经济的发展、科学技术的进步以及人们用水方式的改进,喀斯特对地下水资源承载力的影响将逐渐减小.     

环境科学中的数学模型

本文从环境是一个高度复杂性和综合性系统出发,介绍了经典数学、模糊数学和灰色系统理论在环境科学中的应用。     

利用人工神经网络预测电离层F2层骚扰

利用人工神经网络技术，提出预报离散随机的电离层骚扰事件的新方案.本文重点讨论了预报电离层骚扰的人工神经网络的构造，采用模糊理论和模式识别的思想构造了网络的输入层和输出层.将与电离层骚扰相关的日面现象如太阳耀斑、黑子等的日面位置、强度等参量作为网络的输入，该方案预报结果检验中，使传统方法难以预报的小型和中型电离层(骚扰达到80%以上)的预报准确率有所提高.最后还提出了利用人工神经网络识别单一型别骚扰事件的方案，预报准确率在95%以上。     

利用人工神经网络预测电离层F2层搔扰

利用人工神经网络技术，提出预报离散随机的电离层骚扰事件的新方案。本文重要讨论了预报电离层骚扰的人工神经网络的构造，采用模糊理论和模式识别的思想构造了网络的输入层和输出层。将与电离层骚扰相关的日面现象如太阳耀斑、黑子等的日面位置、强度等参量作为网络的输入，该方案预报结果检验中，使传统方法难以预报的小型和中型电离层（骚扰达到80％以上）的预报准确率有所提高。最后还提出了利用人工神经网络识别单一型别骚扰事件的方案，预报准确率在95％以上。     

PC-1500A计算机在地下水水质模糊综合评判中的应用

模糊集理论应用于地下水污染综合评价,是现阶段国内比较先进的方法之一。该方法用隶属函数描述水质分级,使本来具有模糊性的水质级别有了比较清晰的数量标准,从而使地下水污染的水平分带和垂向分带更趋于合理。本文从建立地下水污染通用线性隶属函数数学模型出发,以长春市东郊地下水污染的模糊综合评判为例,并应用PC—1500A计算机进行模糊综合评判,比较系统地介绍了该方法的应用。     

物探异常的间接模式识别

利用模糊数学知识，对物探工作已知区和未知区的各异常，选择描述其特征的数量化指标，构成各异常的模糊集，然后采用ＩＳＯＤＡＴＡ模糊聚类方法，将已知区异常分成地质、物探特征各异的若干类，作为已知模式。进而对未知区各异常作间接模式识别，将其归入和已知模式中贴近度最大的那个模糊集，从而将“从已知到未知”这一解释推断原则定量化、客观化。运用该方法对大足－壁山－带航磁剩余异常的间接模式识别取得了较为满意的结果。     

黄茅海海域内泥沙淤积范围的确定

根据黄茅海海域底沙样本的中子活化分析示踪泥沙的原始数据,采用模糊数学方法,计算了各样本点间的相关关系,并进行聚类分析,得出了泥沙输移的主要路线,同时通过对沙源泥沙特性的探讨且结合实际情况,选取了作为沙源的泥沙样本.在此基础上,采用均方差最小的方法,计算各沙源对海域内各样本点的贡献,由此可以确认各沙源的淤积范围,从而对本海域内的泥沙来源有了较为全面的认识.     

空蚀初生的模糊综合评判

根据模糊集理论,应用多层次的定量化和语言化相结合的模糊综合评判数学模型,全面考虑了与水工建筑物过流表面设计施工、壁面材料和运行情况等方面的因素,并按照各因素对空蚀初生的影响程度,将其划分为不同的层次进行逐层综合评判。这样,不仅能计及可以定量的影响因子,还可以充分利用语言或文字描述的变量,从而得到一个能被工程接受的空蚀初生判别标准。