基于DBSCAN算法的孔深测量与地层反演理论研究

论文针对地质勘探取心工况复杂、钻进深度大、事故发生率高、岩性复杂、钻进参数难以获取、无法实时掌握钻进状态的难题,在充分调研现有工况识别技术的采集原理、功能种类、现场实测的基础上,结合钻探智能化、自动化的发展方向,运用硬件与软件结合的思想,设计了实时测量钻探参数的方案。论文首次提出使用DBSCAN（针对噪声空间基于分布密度进行聚类的算法）密度聚类法分析钻进参数,结合光电编码器增量的正负性进行工况判别,以获取钻头位置以及钻孔深度。该方案可以判别钻进状态,获取钻进工艺参数,将测量数据作为所钻地层的可钻参数来反演地层。钻机的自动化、智能化研究能获取大量地层资料,有利于推进钻进工艺学发展,实现从经验钻探到智能钻探进的突破。同时,为智能钻进系统奠定基础。     

地倾斜前兆异常的模糊分析

本文用隶属函数和模糊聚类分析对泰安台和佘山台地倾斜矢量形变异常序列和当地地震序列进行统计研究,计算分析结果对于在统计范围内判别有无地震发生以及估计将会发生的地震震级大小,得到了预期的结果。     

基于自发地理信息的人行道路信息提取

人类的行为轨迹可快速提取到车辆难以通行的人行道路以及人行道路设施等信息,这些信息是行人LBS的关键性元素,它的完备性程度决定了行人LBS服务质量的高低。本文使用志愿者数据集与百度地图,研究了一整套基于VGI数据的人行道路信息提取方法。通过轨迹数据清洗、道路几何路网提取、人行道路设施的检测与识别3个主要板块实现了人行道路信息的提取。算法在完成道路几何路网信息提取的同时,实现了人行横道、过街天桥、地下通道等道路设施信息的获取。     

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

The influence of dam and lakes on the Yangtze River streamflow: long‐range correlation and complexity analyses

Employing long‐range correlation, complexity features and clustering, this study investigated the influence of dam and lake‐river systems on the Yangtze River flow. The impact of the Gezhouba Dam and the lake systems on streamflow was evaluated by analysing daily streamflow records at the Cuntan, the Yichang and the Datong station. Results indicated no evident influence of the Gezhouba Dam on streamflow changes. Distinct differences in scaling behaviour, long‐range correlation and clustering of streamflow at the Datong station when compared with those at the Cuntan and Yichang stations undoubtedly showed the influence of water storage and the buffering effect of the lake systems between the Datong station and other two hydrological stations on streamflow in the lower Yangtze River basin. Decreased regularity, enhanced long‐range correlation and increased clustering of streamflow in the lower Yangtze River basin due to the effect of water storage of the lake systems were corroborated. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

临汾盆地现代地震活动特征及其与深部构造关系初探

本文分析了临汾盆地现代地震在时序分布上的阶段性，平面分布上的丛集性，及其震源三维分布与分布地深部构造的关系，指出盆地北部的临汾－洪洞凹陷为该区未来若干年内的主要发震区，而２０－３０ｋｍ深度则是主要发震层次。     

模糊数学方法在分析日本东海地区地震前兆中的应用

本文把模糊模式识别的直接方法用于检测日本东海地区地震活动性、体积应变、地下水位、地下水氡含量、地倾斜和潮位中的前兆变化。此方法可消除诸如降雨和气温变化等干扰,使我们能更清晰地识别出地震前兆。此外,还把模糊相似方法和模糊聚类方法应用于识别地震空区及检验地震活动随时间变化的相似性。上述方法在日本其他地区同样有效,即将编入日本气象研究所板内地震预报计划中的计算机系统内。     

动态聚类-模糊模式识别及其应用

本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。     

影响我国主要粮食作物产量的气象因子研究

通过收集前人主要粮食作物气象产量预报的研究成果，将所得到的资料按作物进行分类，并进行归一化处理，使用系统聚类分析方法，以预报方程中的影响因子为指标，分区找出各区主要粮食作物产量的主、次要影响因子和影响时期，为大范围作物产量预报提供了科学依据。