应用神经网络建立加速度峰值衰减规律

在假定了加速度峰值衰减规律的形式后，本采用人工神经网络拟合实际加速度峰值观测资料来求取方程中的待定系数。为加速神经网络的训练，本设计了基于ＢＰ学习算法的目标分段网络训练法。     

一类热流问题解的存在性

热敏半导体器件中电位与温度满足的方程组，是一个椭圆－抛物耦合组，并带有混合边界条件。利用不动点定理可证明该问题解的存在性。     

小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型的研究

把小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型，利用小波网络的非线性逼近能力，构造一个非线性函数，并对温度资料进行处理，得到了较好的拟合效果。     

人地非线性相关作用的探讨

从自组织系统思想出发，提出了人地关系的基本特性，通过逻辑斯蒂听数学变换，分析了人地非线性相关作用的混沌特性，进而讨论了人地关系的分形性质。基于混 过程与分形结构的因果关系，指出：地球表层系统中的人文分形景观乃是人地非线性关系的混沌作用所致。     

对地质节律与地球动力系统的思考

文章对地质历史过程中出现的各种节律现象进行了分析，并就其可能的形成原因进行了初步讨论，认为地球的内部动力作用是地质节律形成的主要学背景。地球内部动力系统的能源主要来源于原始增生热，短寿命放射性核素和长寿命放射性核素衰变产生的辐射能等；能量主要以热传导，热对流的方式由地球内部通过岩石圈向外耗散，并导致岩石圈的板块运动；内部能量的释放是呈指数衰减的，在此背景上叠加着非线性的，脉冲式的变化。     

用非线性遗传反演方法进行自动静校正

静校正处理是消除近地层影响的一个重要地震资料数字处理方法，在近地表层纵，横向变化复杂，静校正量变化较大的地区，常规静校正方法和线性反演方法均不能解决问题，遗传算法是近年发展起来的一种模拟生物生化过程的较先进的非线性反演方法，对用遗传算法进行静校正的若干问题进行了讨论，说明它是可以解决表层情况复杂地区静校正问题的一个有效方法。     

遥感图象的分形压缩

将分形几何学的思想和方法引进对地学数据压缩的研究中，首先讨论基于局部迭代函数系统的分形压缩的基本原理和具体方法；然后将它们应用到地学数据上，对若干遥感图象进行了压缩处理，并对所得结果作了分析和讨论。     

模拟退火剩余静校正的一步算法

当地震资料的剩余静校正量大、信噪比低时，利用传统的线性反演方法不能有效地拾取静校正量。本文介绍一种非线性反演方法（一步模拟退火法）来估算炮点和检波点的剩余静校正量。通过对合成地震记录的试算表明，该算法可获得近似于真实的剩余静校正量。     

使用共轭梯度的三维电阻率正演模拟与反演

研制了利用共轭梯度松驰法的三维直流电阻率正演模拟与反演算法。在正演网络的模拟计算中，将一种用于预处理的不完全Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解法与稀疏矩阵程序结合起来，便可得到一种快速有效的算法。侧面和底部的边界条件用阻抗条件来标度，而阻抗条件考虑了由于电源流的一些配置而在边界上产生的电流。