BP网络在位场解释中的应用

介绍了ＢＰ网络的特点，阐述了它在位场资料解释中应用的方法、特点和可行性。通过模型计算证实了该方法在位场异常识别中的效果，正确率达９７％。此外，通过修改网络单元的激发函数，增强网络的稳定性和内插功能，使ＢＰ网络在多层密度界面反演中得到满意的结果，模型和实例计算证明了该方法的有效性。     

平坦地区转换GPS高程的混合转换方法

简要介绍了转换GPS高程的二次曲面拟合法和神经网络方法。然而 ,这 2种方法都有缺点 ,介绍的CF&NNM方法充分利用了 2者的优点 ,通过 2个平坦地区的工程实例 ,证实该方法的有效性 ,并得到一些有工程应用价值的结论。     

人工神经网络在桩基工程中的应用综述

对人工神经网络在桩基工程中的应用研究工作进行了回顾与评述。总结了神经网络在单桩承载力、荷载－位移关系预测以及基桩动测完整性判释等方面的技术成果与水平，并分析和探讨了进一步的研究方向和应用前景。     

房地产估价方法与应用

本文针对目前国内外房地产估价现状，较系统地研究了房地产估价的理论、方法与应用，内容包括传统房地产估价方法的系统分析、基于人工神经网络的建筑物成新度和土地资本化率评估、基于模糊数学的市场比较法、基于灰色系统理论的假设开发法以及房地产估价方法的综合应用——基准地价评估。 　　1. 尽管三大估价方法的评估角度不同，但相互之间仍存在一定的关联性。采用三角形分布对由三大估价方法得到的评估值进行概率估计，可以反映评估值在市场上实现的大小及其可能性，这比只提供一个确定的评估值要客观、全面得多，对于房地产开发项目决策很有参考价值。由于土地使用制度不同，我国与国外房地产估价在土地使用年期、折旧、资本化率诸方面存在较大的差异。此外，在估价技术上也存在差距，也应引起足够重视。 　　2. 本文首次尝试用人工神经网络模型来评估建筑物的成新度，比传统的实际观察方法准确又简便，具有广阔的应用前景。人工神经网络模型是动态的，随着今后样本数量的增加，通过网络的自学习，不断加强网络的学习能力与训练水平，形成更加完整的系统，从而可以进一步提高测试的精度和扩大评估范围，同时不需要改变网络本身的结构。     

基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用

BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类 ,取得了很好的效果。但当不具备已知样本时 ,以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A -K网络模型 ,阐述了其基本原理和算法 ,并将其用于水文水资源研究领域中。实例表明 ,该方法能较理想地解决已知样本的分类问题 ,具有良好的应用前景     

前馈神经网络隐性单调与泛化能力

应用前馈人工神经网络对广域单调的两组样本进行了模拟反演，引入单调前馈网络的概念对其权值和阈值定解问题和泛化能力进行了较诉研究。表明前馈人工神经网络是一个表达形式简单的复杂系统，其单调特征是隐性的，而且训练网络的成熟性对样本数量和样本内在规律性有一定依赖。强调了前馈人工神经网络的应用效果，指出单调与复合问题还需进一步深入研究。     

基于BP神经网络的土壤冻结温度及未冻水含量预测模型

土壤冻结温度与未冻水含量是冻土的重要物理参数,影响因素多,关系复杂.利用BP网络模型来描述冻结温度与未冻水含量及其与主要影响因素之间的关系,效果良好.该模型直接根据试验数据通过神经网络的自学习能力寻求输出变量与输入变量间的内在非线性规律,其优点在于可利用一个神经网络同时描述多个因素对冻结温度及未冻水含量的影响.     

用人工神经网络实现地震记录中的废道自动切除

切除废道（即道编辑）的工作是地震信号处理中重要而又工作量巨大的一步.本文提出了一种用人工神经网络实现的自动切除方法,所用的神经网络模型为新奇滤波器模型,方法简单实用,切除效果令人满意.文中介绍了方法的原理并给出了几个实验结果.     

BP网络在位场解释中的应用

介绍了ＢＰ网络的特点，阐述了它在位场资料解释中的应用的方法，特点和可行性。通过模型计算证实了该方法在位场异常识别中的效果，正确率达９７％。此外，通过修改网络单元的激发函娄，增强网络的稳定性和插功能，使ＢＰ网络在多层密度界面反演中得到满意的结果，西医 实例计算证明了该方法的有效性。