LF拓扑空间的强正则闭分离性

利用正则闭集概念在LF拓扑空间中引入了强正则闭分离性（分离性）概念,给出了它们的刻画,并证明了它们是LF拓扑性质,在LF拓扑空间的半正则化中的强正则闭分离性与加强了的T分离性是等价的.     

鄂尔多斯盆地姬塬地区长6油层组物源区分析

物源分析是我们研究沉积体系和岩相古地理格局的前提和基础,在一定程度也是描述微相和砂体展布的总体格局,以及对砂体进行预测和评价的依据。晚三叠世延长期鄂尔多斯盆地周缘存在多个古陆,包括北部的阴山古陆、西北缘的阿拉善古陆、南部的祁连—秦岭古陆及西南的陇西古陆等,它们都是盆地碎屑沉积物的主要供给源。长6沉积期,姬塬地区处于鄂尔多斯盆地偏西部地区,进行物源分析尤其是指出主要物源方向对沉积相及砂体展布规律研究都有重要意义。通过碎屑组分分析、重矿物分析、岩屑组分分析、阴极发光分析、稀土元素分析,以及古盐度恢复等研究方法,发现研究区存在北东方向主要物源区和北西方向次要物源区,同时也存在西南方向的物源供给。     

线性方程组的正则化解法及其应用

在重力资料反演解释中,正则化法解线性方程组是一个行之有效的方法。这种方法的特点是引入正则化因子,求泛函极小和构组一族正则化近似并从中寻求最佳解。在求解过程中,要求对所求的解答预先有一个初步的推断解释。为此,要求对所解释的问题先进行一番研究,并对综合利用各种方法和手段所获得的先验资料进行对比,提出比较合适的基望值。本文给出了一个参数为已知的理论模型体的横剖面,与正则化法和其它线性方程解法的结果作对比,说明正则化法的有效性。文章也给出了利用正则化法对横穿吕宋岛、马尼拉海沟的一段地质地球物理剖面以及中国南黄海海域内─地质地球物理调查剖面进行反演解释的应用效果。     

模糊有限单元法的运算方法探讨

探讨一种新的模糊有限元运算方法。这个方法着眼于求出所求量的模糊范围以及满足某种关系或约束条件的模糊值。它不象简化的模糊运算方法那样可能丢掉有用的模糊值，也不象完全的模糊运算方法那样不管有用无用的模糊值都求出来而大大浪费机时。     

基于粗糙集原理的泥石流危险度区划指标选取方法

针对现有泥石流危险度区划指标选取方法的不足,本文基于粗糙集原理,提出了一种新的区划指标选取方法,即首先根据泥石流形成的环境背景条件,建立备选指标体系,然后根据指标等级对备选指标离散化处理,最后利用粗糙集的分辨矩阵对指标进行求核约简,筛选出代表性指标。实例应用表明该方法易于操作,并基本兼顾了所选指标的代表性和全面性。     

关于滑坡稳定性在滑坡安全系数取值中的作用讨论

在工程界存在着滑坡安全系数取值应考虑滑坡稳定性高低、对稳定系数较低的滑坡应采用较大的安全系数的思想。考虑滑坡稳定性的具体方式有两种:①考虑滑坡的实际稳定状态或变形情况;②考虑设计工况下的稳定系数。考虑滑坡稳定性的理由也有两种:①变形急剧势必危害较大;②滑坡在治理后的安全储备可用"安全储备系数"(即下滑力按安全系数放大后的剩余下滑力与下滑力不作改变时的剩余下滑力之比)来衡量,而"安全储备系数"存在着随稳定系数的减小而减小的规律。文章的研究表明,滑坡变形越急剧滑坡危害越大的规律是不存在的,滑坡"安全储备系数"既不能衡量滑坡在治理后的安全储备,也不随滑坡稳定系数的减小而减小,滑坡安全系数与稳定系数无关,将安全系数取值与稳定系数大小挂钩会导致诸多不合理现象产生。因此,滑坡安全系数取值不应考虑稳定系数大小。     

全球(Z)双三次数值模式的设计与个例模拟(I): 模式动力框架设计

引入双三次数值模式:双三次数值模式是通过作三次样条与双三次曲面拟合,实现各个大气要素量场的二阶可导,从而可对各个预报方程作时间积分。双三次数值模式适合采用大气运动原始方程组和采用水平方向准拉格朗日/垂直方向欧拉时间积分方案。且本文的全球(Z)双三次数值模式与个例模拟实际采用Navier-Stokes"浅薄大气"原始方程组,建立球面Z坐标系上的非静力、全可压、干/湿绝热大气运动动力框架。其离散化气压、气温预报方程与个例模拟揭示出大气运动中凝结降水,其天气学原因不仅是湿空气作Z坐标垂直上升运动,而且是湿空气被"减压/减温",即湿空气作P坐标"垂直上升运动",后者可由大气平流运动(如Rossby波)引起。     

海洋气候资料数据集及其质量控制

详细介绍了全球海洋气候资料数据集的处理过程及其初步的质量控制方法。     

模糊对象粗糙表达及其空间关系研究

空间数据的模糊性是当前GIS领域研究的难点之一。现有的GIS数据模型基本上还不具备对模糊性进行描述、处理和分析的功能 ,使得GIS对数据的处理容易造成信息损失。把粗糙集和模糊集对空间数据的模糊性和不确定性处理的优势结合起来表达模糊对象 ,即利用粗糙集处理由于知识的粒度性所造成的模糊性和不精确性 ;利用模糊集处理模糊对象原始数据所具有的不确定性 ,从而扩展了空间数据模型对模糊数据的表达能力 ,并详细研究了模糊面与模糊面以及模糊线与模糊面之间的拓扑关系     

遥感图像识别中粗糙集理论与神经网络的结合

由于传统神经网络与遥感图像信息量不相匹配 ,为此 ,提出将粗糙集理论集成至遥感图像神经网络识别中。首先分析了神经网络与粗糙集理论结合的可能性以及优势 ,在此基础上提出了基于粗糙集的遥感图像神经网络识别模型 ,并就其中的粗糙集方法处理样本特征集模块和遥感图像识别神经网络模块展开详细的分析。通过对比实验数据说明集成粗糙集理论的遥感图像神经网络识别能够有效提高遥感图像的识别效率 ,具有较强的现实意义