农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型

根据联想记忆神经网络的基本原理，提出了一种基于浑沌理论的联想记忆神经网络模型及相应的求解方案，并对该种模型进行了预报试验。结果表明，该种模型的历史预报准确率和实际预报准确率均超过一般随机预报，值得进一步研究和应用。     

神经网络在石油科学中的应用

人工神经网络理论的诞生及发展给石油科学的研究方法注入新生力量，该方法能应用于油气勘探及开发的各个阶段，对储层横向预测及地震资料的处理和解译等方面提供了有效的手段，神经网络方法在石油科学中的应用研究具有重要的理论和现实意义。     

人工神经网络理论在地下水水质评价中的应用

本文应用人工神经网络方法，在模拟人脑的思维方式下，建立了地下水水质模型，并对地下水水质污染程度进行评价，与动用综合指数法、模糊综合评判法和灰色聚类法等多种方法评价的结果相比较。结果表明，神经网络方法具有较强的处理相互矛盾样本的能力，尤其对非线性问题，其预测精度高。     

储层质量模糊评判权重的确定方法

将模糊综合评判方法与神经网络技术相结合，利用神经网络的自学习功能来获取模糊综合评判中评价参数的权重，并通过实际储层质量评价验证了这种方法的有效性。     

一种基于数据融合的地球物理数据联合反演方法

从地球物理反演的基本概念出发，认为地球物理反演是 对实测数据的地球物理属性的理解或解释，多方法的地球物理数据联合反演是一种多传感器 的数据融合. 本文分析了地球物理数据的模糊特性，采用基于语义的模糊化方法，使不同物 理意义和尺度的特征数据及测区的地质和地球物理背景成为一体，结合地球物理专家解释的 方法，利用基于模糊逻辑系统的神经网络实现了融合. 该方法充分利用了各种地球物理探测 数据的全部信息，避免了线性反演的复杂计算；其数据融合的观点,为解决地球物理联合反 演问题提供了新的思路. 通过模拟实验和应用实例验证，该方法是有效的.     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中 ,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列 ,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性 ,采用神经网络技术来预测其变形量 ,结果表明该方法简易、有效     

人工神经网络在岩体初始应力场反演中的应用

岩土工程问题的有限元分析一般需要考虑初始地应力场，而可供工程应用的初始应力值，主要靠少数实测资料。根据少数测点值，采用人工神经网络与有限元相结合的方法求解岩体初始应力场。通过算例说明：文中所提方法是合理的。     

神经网络在判别煤矿突水水源中的应用

矿井突水水源的识别是矿井防治水工作的基础，快速准确地判别突水的来源对整个矿井的安全生产起着十分重要的作用。以峰峰矿区梧桐庄矿为例，应用神经网络的方法，对矿井突水水源进行了系统研究。结果表明，运用该方法取得了较好的效果，并可以用此模型来解决类似的评价和判别问题。     

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。