与国际框架接轨的我国矿产资源/储量分类

回顾了我国现行矿产储量分类分级标准的制订情况,分析了其存在的主要问题。简要介绍了《联合国国际储量／ 资源分类框架》。通过新颁发的《固体矿产资源／ 储量分类》国家标准与我国现行分类及联合国框架的对比,阐述了其主要特点及实施意义。     

区域生态环境综合信息图谱的分类与案例分析——以福建省为例

生态环境图谱类型的划分是自然资源合理开发利用和治理及地学信息图谱研究的基础。该文采用系统分析的思路,在总结对比分析前人对土地利用/土地覆被、植被、地貌、景观以及生态环境等的分类研究的基础上,依据地学信息图谱的方法论,借助遥感和地理信息系统等技术,构建生态环境综合信息图谱分类的系统,并以福建省为例,提出福建省生态环境图谱的分类系统。     

云南边境生态环境数据组织管理研究

生态环境数据合理有效地组织与管理,对于开展区域生态环境研究意义重大。本文首先探讨了生态环境数据组织管理的基本流程。在此基础上,指出生态环境数据分类编码与元数据的规范化,以及生态环境模型的设计是实现生态环境数据组织管理的难点所在。随后,笔者以云南边境地带生态环境数据为例,提出了生态环境数据分类编码与元数据方案。并且在深入剖析生态环境数据特征的基础上,重点研究了生态环境数据的建模方案,提出了生态环境辅助数据模型(EcoADM)。最后,简要介绍了云南边境生态环境数据库管理原型系统的建设。     

可拓分类方法及其在流动单元分类中的应用

可拓学是研究事物拓展的可能性和拓展规律与方法的科学,它可以广泛的应用于各种矛盾和对立问题的解决.可拓分类方法是利用可拓学理论对事物类型归属进行研究的动态分类方法.为了解决储层流动单元分类中现存误判率较高的问题,本文利用可拓分类方法对储层流动单元分类进行了研究,并把利用可拓分类获得的流动单元分类结果与灰关联聚类法判别分析结果进行了比较,发现可拓分类方法具有更强的判别能力,具有实用性强、误判率低的特点,判别准确率可比灰关联聚类法提高15%.这种方法不仅仅适用于流动单元分类,对于油气勘探开发的很多环节都将具有适用性.     

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.     

城市化进程中平原河网地区河流结构特征及其分类方法探讨

平原河网地区河流结构发育受到自然条件和城市化的双重影响。依据遥感解译数据,围绕城市化水平、河流形态、河流结构和河流调蓄功能四个维度,就建成区面积比例、河流长宽分布、河系分维、河流调蓄能力等具体指标,分析了城市化水平和土地利用特征不同区域的河流空间形态、结构特征和功能状态,探讨了城市化进程中平原河网地区河流结构的可能演化轨迹,尝试建立了城市化影响下平原河网地区河流结构分类方法,提出了城市河流综合整治过程中应充分重视保护自然河流结构,注重发挥河流综合功能等观点。     

基于SOLO分类评价的要素综合进阶培养教学实践——以“冰川对气候变化的响应”为例

从地理学科属性和学生思维结构出发实施教学,理清从两个要素的相互关系进阶到多个要素的联结耦合,能够有效提高复习效率。本文整合有关“冰川对气候变化的响应”的高考真题,基于SOLO分类评价实施教学,探讨如何在高三复习中实践“要素综合”进阶培养的教学过程。     

基于地磁坐标的多地磁台站日变改正方法

传统多地磁台站日变改正都基于地理坐标,通过改进计算方法的方式来提高日变改正精度,本文通过比较分析传统日变改正的方法,并根据地磁坐标与地磁场强度具有更强相关性的特征,提出基于地磁坐标进行拟合的日变改正方法——地磁坐标拟合法。实验结果表明,基于地磁坐标的多站日变改正方法普遍提高了日变改正的精度,为多站日变改正提供了新的研究思路。     

回归分析中内外符合精度指标研究

为了改正目前用于评定回归分析模型的内、外符合精度指标存在的缺陷,提出利用误差理论,依据回归分析中建模数据的模型残差和检验数据的模型残差,分别推导出计算观测值单位权方差真值之无偏估计值的公式,并将其分别定义为模型内、外符合精度检验的指标,且认为这两个指标具有可比性,可以代替当前所用的内、外符合精度指标推广使用。