人工神经网络模型反演植被生物量参数

该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较     

非线性参数H值和H值在强震预报中的应用s

研究了非线性参数H值曲线及其差值H曲线与华北强震之间的关系．首先将RSH算法应用于华北地区，详细研究了6种定量预报指标的方案，并进行了回溯性预报检验．结果表明:6个预报方案均具有一定的预报效能，且都通过了检验；其中方案A和E的效果最好，Ｒ值分别为0.47和0.48，我们推荐这两种方案以便将来实际应用于预测．另外，进一步研究了H的差值H曲线与强震的关系，提出了将H用于强震预测的RSH算法，并将该算法用于华北地区强震的预测．回溯性检验得到R值为0.45，表明该方法也具有一定的预报效能．我们还将两种算法联合应用，提出了HH算法．该算法减少了虚报时间，可使R值提高．      

利用磁梯度法研究我国地幔导电率

利用磁梯度法的原理，对我国地磁台网中的25个台站1992年的数据进行了处理．寻找磁变化在平面上最佳多项式拟合形式，获得了25个台站的日变4个谐波成分的较好的C值估计．通过非线性不定问题反演方法，探讨了各台站地下的导电率结构．研究指出，在我国的西南部、北部及其它地区之间C值和地下深部导电率结构存在差异．探讨了用改善梯度法研究深部导电率结构的可能性，指出梯度法在地球深部导电率结构及有关应用研究方面是有前景的．      

唐山地震发震断层运动学特征与大震重复周期

根据断层深部不均匀滑动反演方法，利用6期大地形变资料，反演计算了唐山地震断层在震前、震时、震后共5个不同时间段的运动状况．其结果体现了地震断层由震前加速运动、震时突发错动到震后松弛、调整，趋于稳定的运动过程．进而利用地震断层的滑动与应变能的关系，估算了唐山地震的复发周期．      

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。     

震级—频度关系的非线性特征

在假设地震断裂系统具有分形特征前提下，推导出非线性震级－频度关系公式：ＬｏｇＮ＝ａ＋ｂ△Ｍ－Ｃ／△Ｍ，作为示例，用此公式对一些实际观测资料进行了最小二乘拟合，效果明显好于线性公式。     

界面位场的遗传反演方法研究

本文分析了Ｐａｒｋｅｒ－Ｏｌｄｅｎｂｕｒｇ位场反演方法中存在的问题，提出了用位场频率域快速正演方法与遗传算法相结合的位场遗传反演方法。     

青藏高原及其邻区岩石层三维密度结构

搜集了青藏高原及其邻近区域的S波速度三维层析成像结果和2万多个实测重力点资料，将重力资料进行各种改正并网格化为30′×30′的布格重力异常．首先采用密度差与S波速度差之间的经验关系式，建立青藏地区岩石层密度的初始模型，再利用布格重力异常进行阻尼最小二乘法反演，得到青藏地区岩石层三维密度分布结果．反演结果表明：（1）青藏高原岩石层密度分布不仅在纵向上不均匀，而且在横向存在明显的不均匀．在深度10－70km范围内，高原整体呈低密度特性，在50－70km深度范围内低密度特征更加突出，与周缘地区存在0，1g／cm³的密度差．而在90－110km深度范围内，高原岩石层地幔显示密度高．（2）岩层密度分布与大地构造有明显相关的分区性，显示出青藏块体、巴颜喀拉块体、塔里木块体和印度块体．     

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。