茶园沟泥石流易发性综合评价

本文基于模糊数学中多级综合评判的理论与方法,运用专家调查打分法确定各评价因子的权重,并结合茶园沟泥石流灾害的具体特点、成因和机理,选取典型的评判因子,建立二级评判模型,对茶园沟泥石流易发性进行二级模糊综合评判。     

Wavelet and Neuro‐fuzzy Conjunction Approach for Suspended Sediment Prediction

Simulation approaches employed in suspended sediment processes are important in the areas of water resources and environmental engineering. In the current study, neuro‐fuzzy (NF), a combination of wavelet transform and neuro‐fuzzy (WNF), multi linear regression (MLR), and the conventional sediment rating curve (SRC) models were considered for suspended sediment load (S) modeling in a gauging station in the USA. In the proposed WNF model, the discrete wavelet analysis was linked to a NF approach. To achieve this aim, the observed time series of river flow discharge (Q) and S were decomposed to sub time series at different scales by discrete wavelet transform. Afterwards, the effective sub time series were added together to obtain a useful Q and S time series for prediction. Eventually, the obtained total time series were imposed as inputs to the NF method for daily S prediction. The results illustrated that the predicted values by the proposed WNF model were in good agreement with the observed S values and gave better results than other models. Furthermore, the WNF model satisfactorily estimated the cumulative suspended sediment load and produced relatively reasonable predictions for extreme values of S, while NF, MLR, and SRC models provided unacceptable predictions.     

Heavy mineral stratigraphy of sediments from the southern outer shelf of the East China Sea since the last glaciation using fuzzy C-means cluster method

Correspondence analysis and fuzzy C-means cluster methods were used to divide the stratigraphy of heavy mineral assemblages,and the sediment sources and depositional dynamics of the environment reconstructed.The assemblages were taken from marine sediments from the late Pleistocene to the Holocene in Core Q43 situated on the outer shelf of the East China Sea.Based on the variable boundaries of the mineral assemblage at 63 and 228 cmbsf (cm below sea floor),the core might have previously been divided into th...     

元启发式搜索策略在构造模糊分类系统中的应用

论述了使用模拟退火元启发式搜索策略构造模糊分类系统的过程,目的是利用模拟退火原理研制一种精确的模糊分类器,改善与分类问题有关的搜索空间探索与发掘的性能,找到模糊if-then规则的优化集。算法可以从输入数据集中抽取精确的模糊分类规则,并在若干不同预定义类中将其应用于对新数据实例的分类。     

Zn上的k次不可约多项式与k阶Carmichael数

设n是合数,如果对一切f（x）∈Zn[x]都满足f（x）nk≡f（x）mod（n,r（x））,那么就称n是模r（x）的k阶Carmichael数,这里r（x）是Zn[x]上的k次首一不可约多项式,用Ck,r（x）表示所有这种数的集合,并且定义Ck=Ur（x）Ck,r（x）.k阶Carmichael数,当k=4时,已证明了n=pq,p,q是不同的奇素数,p2-1,q3-1均整除n4-1,则n∈C4.主要目的是将k=4时得出的结论推广到k≥4的一般情形,利用孙子定理,通过构造Zn上的首一k次不可约多项式f（x）的方法,得出：在k≥4时,设n=pq,如果k=2m,m≥2,pm-1,q2m-1-1均整除nk-1,则n∈Ck;如果k=2m＋1,m≥2,pm-1,pm＋1-1,q2m-1均整除nk-1,则n∈Ck.     

基于不确定型层次分析法的边坡稳定模糊评判方法

针对边坡稳定性影响因素众多复杂,且存在模糊不确定性和层次性的特点,首先引入锚固边坡稳定性分析二级模糊综合评判模型,并基于模糊数学理论建立评价指标隶属度确定方法和模糊运算规则,从而建立出锚固边坡稳定性分析的二级模糊综合评判方法;然后,考虑评价指标重要程度取值的不确定性、专家判断的模糊性以及群组决策的优势,建立基于群组决策的不确定型层次分析（AHP）方法确定权重,进而建立出基于AHP的锚固边坡稳定模糊评判方法,最后通过工程实例分析和计算,表明文中方法的可行性与合理性。     

万年县神农宫旅游资源综合评价与开发对策

溶洞作为一种重要的旅游资源,以其幽、奇、险等特点得到了广泛的旅游开发。科学、合理地对旅游资源开发价值进行评价是旅游开发的前提和基础。文章以万年县神农宫为研究对象,采用层次分析法和模糊综合评判法对其岩溶洞穴旅游资源的开发价值进行了系统评价,结果表明:神农宫的评价得分为87.38分,为优良级旅游资源,具有较高的旅游开发价值。在进行综合评价的基础上,将神农宫旅游资源的评价因子分为高开发价值和中低开发价值两个层级,并提出了相应的开发建议。      

海岸带土地发展潜力评价——以杭州湾南岸为例

土地潜力评价是编制土地利用规划的前提,把握土地的潜在经济效能是城镇化、工业化快速推进背景下土地资源合理配置的重要命题。本文甄选自然条件、生态敏感性、经济发展和空间结构指标建立了土地发展潜力评价体系,分别采用模糊综合评价法与网络层次分析法赋权指标体系与计算权重,测度发展潜力值并划分了杭州湾南岸余姚、慈溪和镇海的海岸带土地发展潜力区。结果显示:(1)低发展潜力区面积为237.14 km²,占比为17.73%;中发展潜力区面积为323.08 km²,占比为24.15%;高发展潜力区面积为473.34 km²,占比为35.38%;极高发展潜力区面积为304.27 km²,比例为22.74%。(2)按照地类的级别面积分析,交通运输用地和自然保留地面积在极高潜力区中达到峰值,呈由高向低等级面积递减态势;耕地、其他农用地、城乡建设用地和其他建设用地在高潜力区中占比最大,且基本布局于极高、高潜力区;园地、河流水面、水利建设用地集中于中潜力区,而沿海滩涂与林地基本分布于低、中潜力区。(3)余姚、慈溪和镇海海岸带土地发展潜力分区呈现不同特点,余姚属于待提升型,慈溪为均衡发展型,镇海是高质发展潜力型。     

贵州省六盘水市钟山区地质灾害危险性模糊评判

贵州省六盘水市钟山区为地质灾害典型区,但以往地质灾害研究方面工作程度相对较低,影响了该区地质灾害的有效防治和社会发展规划的有序进行。本文在钟山区地质灾害规划现状调查的基础上,总结了该区地质灾害形成原因和影响因素,最终选取地形坡度、岩组结构、植被覆盖率、人类工程活动、降雨量、地震共六个主要地质灾害影响因素作为评价因素集,利用灰色关联度法确定各影响因子的权重,运用模糊综合评判方法对钟山区内每个网格单元进行模糊综合评判,根据最大隶属度原则得出每个网格单元的隶属度值作为危险性评价结果,按照地质灾害危险性等级对该区进行危险性定量区划。此区划评价结果可供今后该区地质灾害防治、发展规划参考。     

利用人工神经网络方法对牙形石鉴定中若干“模糊特征”的数字化研究

牙形石是一类在地层学研究中具有重要意义的古生物化石。但由于牙形石鉴定中存在诸多重要、却难以定量分析的“模糊特征”,使得牙形石的鉴定和分类工作长期依赖于古生物工作者的经验。利用数学中的非线性方程将这些“模糊特征”进行数学描述,并利用人工神经网络中的反向传播算法设计出一套多隐含层的前馈网络分类器,对这些“模糊特征”进行分类尝试,取得了良好的效果,为牙形石的进一步数值化研究奠定了基础。