基于模糊聚类分析的1：25万地形图数据挖掘

从地形图的属性特性方面对全国1：25万地形数据库进行数据挖掘，提出地形图属性因子的概念，指出除境界外的其他属性因子是决定一个地区的地表自然条件的基本因素。在对属性因子进行量化的基础上，通过采用模糊聚类分析方法，论述了基于属性因子的基本地表自然条件方面对不同制图单元进行分类的意义和方法。     

冀鲁豫交界区地下流体模糊熵值的变化与地震的关系

采用概率化预处理方法，把冀鲁豫交界区地下流体多种观测项目的观测值转化为概率值时间序列，然后计算其模糊从属函数。在此基础上计算该区地下流体构成的信息源系统的模糊熵值，分析了模糊熵值变化与1983年山东菏泽Ms 5.9地震和1985年河北任县Ms5.0地震的关系。结果显示，在这两次中强地震前分别有明显的减熵异常过程，并且一次比一次明显，中强地震都发生在低熵值处，震后恢复到高熵值的变化过程。这可能反映了地下流体构成的信息源系统在地震孕育和发生过程中的减熵有序变化。通过研究认为，该区模糊熵值减到0.907为发震前兆异常警戒线，并且离中强地震发生的时间越近，减熵过程越大；震级越大，减熵过程越明显，减熵时间越长。     

模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究

综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。     

干热风年型的模糊综合评判

根据武威１９８０—１９９７年春小麦产量和气候资料，利用模糊综合评判对干热风年型进行预测。预报效果好，实用性强。     

国产光学经纬仪常见故障的处理

本文深入浅出地分析了国产不同类型的光学经纬仪在使用过程中容易出现的故障及原因，介绍了检查并确定其位置的方法，以及按照故障部位零件的结构对其进行科学简便的处理措施。     

模糊联想记忆神经网络模型在地震预报中的应用

介绍了模糊联想记忆FAM(Fuzzy Associative Memory)神经网络模型、FAM自适应学习算法以及FAM推理机的原理，并成功地将其用于新一代的地震预报专家系统NGESEP，使得系统既具有良好的学习功能，又避免了通常神经网络学习知识隐含在权值中不易被人们理解和专家系统解释的缺点。      

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。     

水文地质分区中的模糊聚类系数法

利用隶属函数构造模聚类系数，给出了一种新的分区方法。运用此方法对水文地质进行分区可大大降低了计算量，并且避免了一些主观因素，该方法的关键是确定隶属函数，可以通过计算机的模拟计算解决。     

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。