布朗模型在北京西北地区的应用

在我国的北京西北地区 ,存在着一些离逝时间远大于复发间隔的活动断裂 (段 ) .布朗过程时间模型 (Brownianpassage timemodel)是基于弹性回跳理论发展起来的一种随机点过程模型 ,可用于估计活动断裂 (段 )未来某一时段的地震危险 .本文简要介绍了布朗过程时间模型的数学模型理论 ,以及该模型与其它强震复发模型的差异 .最后 ,应用该模型及对数正态模型 ,对北京西北地区离逝时间远大于复发间隔的主要活动断裂未来 1 0 0年的地震危险 ,进行了估计和对比分析 ,认为该模型所得到的结果应更为合理 .     

物理实验中的不确定度评定

阐述了不确定度的定义、来源、分类及用不确定度评定测量结果的一些表示方法。分析了误差和不确定度的区别。最终给出了测量不确定度的评定。     

PNN网络在预测MCS移动中的应用

神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究，得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明，使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果，从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。     

淮河息县站流量概率预报模型研究

应用美国天气局采用的由Roman Krzysztofowicz开发的贝叶斯统计理论建立概率水文预报理论框架，即以分布函数形式定量地描述水文预报不确定度，研究了淮河息县站流量概率预报模型。理论和经验表明，概率预报至少与确定性预报一样有价值，特别当预报不确定度较大时，概率预报比现行确定性预报具有更高的经济价值。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。     

基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取

提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.     

震源机制对概率地震危险性分析的影响

提出了在概率地震危险性分析的扩展中引入有关震源参数的先验信息。特别是将破裂形式与理论修正系数一起考虑应用于衰减定律。通过与实测资料、修正或未修正的衰减定律以及包括破裂方式参数的衰减定律结果的比较，评定了这一修正的有效性。地震危险性分析的概率特性得到保存，将描述与每个震源区有关的最可能的震源机制二维概率密度函数引入经典的危险性分析公式。这一新的表述方法也可用于离散分析的框架中。因此，根据离散分析设计的地震就以震源机制为特征。本文给出了在意大利亚平宁半岛南部运用的实例。与这一地区正断层作用的地震活动相比较，分析结果强调了在地震危险性分析中走滑事件的重要意义。     

密肋复合墙体的地震损伤极限概率分析

密肋复合墙体是密肋壁板结构体系的主要承载构件,本文根据32块密肋复合墙体在单调及低周往复循环荷载作用下的试验结果,结合我国现行规范的目标性能,提出了针对密肋复合墙体的三个损伤性能水平及相应的量化参数,研究了这种新型墙体的损伤模型及各性能水平的允许极限破坏指标的概率特性。结果表明,采用四种地震损伤模型计算的墙体屈服、极限、破坏状态的损伤指数,在给定的显著性水平下分别服从正态分布、对数正态分布或极值Ⅰ型分布,并得到了分布的统计参数,可为该类墙体基于损伤性能的可靠度分析提供依据和参考。     

概率图解法软件研制及其在东升庙矿床研究中的应用

文章根据概率图解法原理,利用VB可视化编程技术,完成了概率图筛分软件的研制.并通过该软件对东升庙矿床矿石品位混合总体进行筛分处理,探究其成矿期次信息.已有研究结果表明:一次成矿作用形成的矿床,其矿石品位的累积概率图是一条直线.而东升庙矿床的8条代表性勘探线中4种主要成矿元素TS、An、Pb、Cu品位的累积概率图均为曲线且出现明显拐点,经多次作图检验证实有效拐点数为1,由此得到新的成矿期次信息,揭示该矿床经历了两期成矿作用,即中元古代同沉积-海底喷气矿化期和后生改造矿化期,这对于研究其成矿物质来源和成矿机理具有重要的意义.