GIS信息综合中一种改进的粗集选取方法

在现有的基于粗集的GIS信息综合的基础上,针对GIS信息表的特殊性,提出了先离散化再添加决策属性的粗集计算思路,采取动态评价目标重要性并选取的方法对目标进行综合。实验表明,该离散化思路可以很好地解决GIS信息表的离散化效率问题,动态评价选取的方法不仅能综合考虑目标的空间及属性信息,而且可以保持目标综合前后空间特征的一致性。     

利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析

针对不确定性空间区域对象间拓扑关系不确定性的定量分析问题,提出了一种具有双隶属度函数的灰集表示模型,利用双隶属度函数的截集将不确定性空间区域对象转化为确定性区域对,借用相关的不确定性空间拓扑关系定性分析模型,将不确定性空间对象间拓扑关系的不确定性量化为一个可信度区间。     

一种基于SPA的多数据流同异反分析法

提出了一种分析多数据流变化趋势的新方法。该方法引入集对分析思想,使用峰值数据进行分析,计算简单、数据量小。实验表明,峰值的变化趋势较能真实地反映数据流的变化趋势;同时,本方法对解决样本点个数不一致的问题是有效的。     

粗糙集理论与方法在地质研究中的应用

在地质研究工作中,经常遇到海量的数据需要处理.这些数据集合通常具有规模庞大、类型复杂、参数繁多、完整性差、先验信息多等特点.因此,地质数据集合分析一直是制约地质工作定量化研究的瓶颈.本文针对地质研究中数据集合的特点,结合粗糙集理论,提出一种适合地质研究领域泛用的地质数据分析和规则提取模型,并通过三个实例介绍应用该模型约...     

BIM技术在建筑改造结构设计中的应用初探

本文以一个旧锅炉房改造成办公建筑的工程为例,初步探讨了该工程在结构设计中应用BIM技术的一些细节,包括工作集的应用、视图的应用、可见性的应用与结构软件互通的应用,希望对BIM技术在设计行业中的应用起到一定的借鉴作用。     

符号动力系统（∑（Z^＋），σ）的若干性质

讨论了符号动力系统上的几乎周期点、回归点及非游荡点，还讨论了它的一些其他动力性质。     

基于模糊集和缺陷扣分法的GIS产品质量评价比较

采用了模糊集和缺陷扣分两种方法,对GIS产品质量的评价进行了研究,并且对两种方法的理论、方法和特点进行比较分析,然后用实例进行具体的比较,认为模糊集方法比缺陷扣分法要优越,而且通过对得到的结果分析可知:对GIS产品质量评价应考虑模糊不确定性,才能真正揭示GIS产品的质量。     

Computational mechanics of the steel–concrete interface

Concrete cracking in reinforced concrete structures is governed by two mechanisms: the activation of bond forces at the steel–concrete interface and the bridge effects of the reinforcement crossing a macro‐crack. The computational modelling of these two mechanisms, acting at different scales, is the main objective of this paper. The starting point is the analysis of the micro‐mechanisms, leading to an appropriate choice of (measurable) state variables describing the energy state in the surface systems: on the one side the relative displacement between the steel and the concrete, modelling the bond activation; on the other hand, the crack opening governing the bridge effects. These displacement jumps are implemented in the constitutive model using thermodynamics of surfaces of discontinuity. On the computational side, the constitutive model is implemented in a discrete crack approach. A truss element with slip degrees of freedom is developed. This degree of freedom represents the relative displacement due to bond activation. In turn, the bridge effect is numerically taken into account by modifying the post‐cracking behaviour of the contact elements representing discrete concrete cracks crossed by a rebar. First simulation results obtained with this model show a good agreement in crack pattern and steel stress distribution with micro‐mechanical results and experimental results. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于小样本卷积神经网络的主动源P 波初至拾取方法

地震走时成像结果的准确性取决于初至到时的拾取精度,人工挑选初至效率低、成本高。前人研究表明深度学习可以应用于初至的自动拾取,然而传统的深度学习方法往往需要大量人工挑选的初至作为神经网络的训练集。文章利用U型卷积神经网络拾取单炮多道P波初至,研究表明P波初至拾取的均方根误差会随着训练集数量的增加而减少。训练集分别采用35炮和597炮数据时,对应的均方根误差分别为11.4和6.5 ms。参考半监督学习中数据增强方法,选取适合主动源数据的增强方法（随机剪裁、随机擦除等）用于拓展训练集。结果显示,以人工拾取总数据量的5%（35炮）作为小样本并进行随机擦除数据增强后,实现了均方根误差在5.5 ms（约3个采样点）以内,比未经增强的误差减少51%。与前人的深度学习方法相比,本文应用的数据增强方法可以在小样本的情况下实现主动源地震初至的高精度拾取。     

Indian summer monsoon rainfall (ISMR) forecasting using time series data: A fuzzy-entropy-neuro based expert system

This study presents a model to forecast the Indian summer monsoon rainfall(ISMR)(June-September)based on monthly and seasonal time scales. The ISMR time series data sets are classified into two parts for modeling purposes, viz.,(1) training data set(1871-1960), and(2) testing data set(1961-2014).Statistical analyzes reflect the dynamic nature of the ISMR, which couldn't be predicted efficiently by statistical and mathematical based models. Therefore, this study suggests the usage of three techniques,viz., fuzzy set, entropy and artificial neural network(ANN). Based on these techniques, a novel ISMR time series forecasting model is designed to deal with the dynamic nature of the ISMR. This model is verified and validated with training and testing data sets. Various statistical analyzes and comparison studies demonstrate the effectiveness of the proposed model.