变形体的特殊因素分析方法──状态识别法

特殊因素，特别是突发因素对变形体的作用规律一直是人们认识变形体的难点之一。随着人们改造自然界活动的加强，揭示特殊因素的作用规律已被提到非常重要的位置。本文从变形监测的角度出发，结合ＧＭ＋ＡＲＭＡ组合模型的参数，运用人工智能中的模式识别，即状态识别方法寻找受特殊因素作用的变形时间序列区段（称为状态段），然后集中研究这些状态段的异同及其与变形体在该时间区段内的外界环境的关系，从而进一步识别特殊因素，并揭示特殊因素对变形体的作用规律。     

一种高分辨率彩色遥感影像的道路检测方法

提出了一种采用FLD特征抽取分类和形状特征相结合的道路检测方法。首先,对标记的样本进行颜色信息的抽取;其次,利用Fisher线性判别对抽取的信息进行遥感影像特征分类,将影像分为道路和非道路两类;然后根据分类结果进行阈值分割检测初步道路网;最后利用道路的形状特征和形态学处理去除误提的信息优化检测结果。实验证明,该方法可以实现具有颜色信息的遥感影像主干道路的检测。     

模糊线性判别函数与权重初始化超球面

将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上，提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念，并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能，且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关。     

基于PCA法和Fisher判别分析法的岩体质量等级分类

岩体质量等级分类在实际的工程中有着很重要的作用。基于主成分分析（PCA）法和与Fisher判别分析法相结合建立岩体质量等级判别模型,选取单轴抗压强度、岩体体积节理数、声波纵波速度、节理面风化变异系数、节理面粗糙度系数和透水性系数6种指标作为岩体质量分级判别的判别因子。以永平铜矿露天矿区工程岩体特征资料中的20个样本为训练样本,10个为待判样本,对该模型进行检验和应用,并与传统的RMR法、Fisher判别分析模型的结果进行比较,相应正确率分别为87%、70%、77%,判断结果表明利用主成分分析法和Fisher判别分析法建立的模型判别能力更高。     

公共地图服务的群体用户访问行为时序特征模型及预测

群体用户对公共地图服务的访问行为具有社会性,存在着一定的群体访问行为模式。该模式具有高强度的访问聚集性与突发性,且决定着公共地图服务对云计算资源的需求。如何有效地表达和捕捉群体用户访问聚集性及其访问强度的时序变化特征,进行准确的公共地图服务负载预测,是实现按需选择和调度云计算资源,应对海量用户并发服务挑战的关键。本文基于海量的公共地图服务用户访问日志和时间序列聚类方法,建立了群体用户访问到达行为的时序分布模型;考虑降低负载预测复杂度的同时,利用访问强度具有多峰值、变强度以及周期性的特点,分割访问到达率在一个周期内时间序列上的模式区间,实现访问强度时序聚类划分的最优;基于各访问模式区间不同的访问到达概率密度的分布,提出了基于累积概率分布的时间序列平滑预测服务负载方法,该预测方法的算法复杂度低,且所需的先验数据量小。实验证明,本文提出的基于时序的群体用户访问到达率最优分割方法及其预测方法可以以较高的准确率预测服务负载。该方法在应对海量用户并发访问挑战的同时,可提高云计算资源的利用效率,解决公共地图服务质量与服务成本的平衡性问题。     

青岛田横岛北岸海滩沉积物稀土元素特征及物源判别

稀土元素是一组化学和物理性质极为相似的元素,作为特殊的元素在地球化学的研究中具有重要意义。田横岛稀土元素具有富集轻稀土的特征,分配模式总体接近黄河沉积物稀土元素的分配模式,Eu相对于黄河正异常,是由于本区富集斜长石引起的,Ce负异常,可能与环境变化有关,Gd负异常,可能受到人类活动的影响。通过判别函数(DI)和物源指数(PI)的进一步综合讨论,黄河对该区的物质来源具有重要的贡献。     

逐段线性化判别方法及其在短期气侯预测中的应用

针对经典判别方法中存在的不足，将半截多项式引入到判别函数中，提出了逐段线性化别方法及其一整套求解方案，此后，将此新方法引入到短期气候预测中，对云南昆明和蒙自两站的5月雨量的初步试用结果为：在y^*=y^-的条件下昆明和蒙自的历史预报准确率分别为85．7％和82．9％，外推预报准确率均为6／7，在y^*=y^- 40％y^-条件下的历史预报准率分别为77．1％和71．4％，外推预报准确率分别为7／7和5／7，在y^*=y^-40%y^-条件下的历史预报准确率分别为80．0％和74．3％，外推预报准确率分别为5／7和7／7，表不段线性化判别方法有良好的历史预报准确率和外推预报准确率。     

多参数判别流动单元的方法探讨

多参数识别是流动单元研究的发展方向，判别参数选择是多参数识别流动单元的关键。以鄂尔多斯盆地L37井区延安组Y9段河流相储层为例，应用SPSS统计分析软件，通过对表征储层的六项属性参数判别流动单元的能力及参数之间的相关性分析，选取粒度中值、孔隙度、流动层分层指数三项参数作为L37井区流动单元判别参数，建立了流动单元判别函数，研究了储层非均质特征。研究表明，本区的河流相储层可以划分为为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四类流动单元，分别分布在曲流砂坝、决口扇和砂坝顶部、天然堤微相中，层内非均质性表现为夹心型、均变型、均质型三种类型。针对不同的储层非均质性，油田开发生产中应采取不同的开发对策。     

费歇判别法识别大孔道

根据测井曲线,运用费歇准则导出了识别砂岩油层大孔道的判别函数,判别函数是测井曲线的线性组合。利用此判别函数实现了在微机上用费歇方法识别大孔道的问题。针对大庆某地区一模型,取得了令人满意的结果,正确率达85%以上,结果表明,费歇判别法是识别大孔道的行之有效的方法。     

DDA法和Fisher判别法在潜在滑坡判识中的应用比较

选择地貌特征（包括地形坡度、沟谷切割状况、洼地封闭状况、前缘临空状况）、滑面特征（包括滑面倾角、滑面形态、滑面阻抗比）、滑体结构和近期活动迹象4大类9个因子作为古（老）滑坡类潜在滑坡的判识指标,以三峡库区和岷江上游地区相同数量的典型滑坡作为学习样本,依据距离判别分析（DDA）和Fisher线性判别分析（FLDA）方法,分别建立了两个研究区潜在滑坡的DDA判识模型和FLDA判识模型。实例分析结果表明,DDA方法对两个研究区学习样本和测试样本的误判率均为0,而FLDA方法对两个研究区测试样本的误判率分别为5.56%和11.11%,对学习样本的错判率分别为11.1%和0%。因此,在三峡库区和岷江上游地区潜在滑坡的判识中,DDA法比FLDA法判识准确性更高、适用性更强。