基于模糊预测对象的证据权方法及其在土地沙漠化评价中的应用

为了使在地理信息系统中被广泛用于点事件预测的证据权方法能对面事件进行评价和预测, 提出了一种新的基于模糊训练层的证据权方法.它是一种更广泛的证据权方法, 与普通证据权方法所不同的是, 它的训练层是模糊集合, 其取值是它的隶属度.通过适当的变换也可以把点训练层转换为模糊集合.因此, 该方法可以对面事件、点事件和线事件进行评价和预测.该方法可以处理训练层和证据层均为模糊集合的情况, 被称为双重模糊证据权方法.作为该方法的一个应用实例, 本文介绍毛乌素沙漠边缘的晋陕蒙地区土地沙漠化评价的应用实例.      

辽宁省春玉米全育期的气候适宜度及年景评估

为评价气候变化对玉米生长的影响,以辽宁省为例选取1969—2018年18个气象站点的逐日实测气象数据,利用模糊数学法建立春玉米气候适宜度评估模型,以地理信息技术为依托,探究春玉米气候适宜度的时空特征,并在此基础上进行玉米气候年景的综合评估。结果表明：① 辽宁省春玉米全生育期内日照、温度、降水适宜度波动幅度较大;然而春玉米种植气候适宜度的空间差异性较弱。② 春玉米各生育期气候适宜度由高到低为：出苗期>开花期>成熟期>播种期。全生育期温度适宜度最高,日照适宜度次之,降水适宜度最低。③ 春玉米播种期、出苗期、开花期和成熟期的气候适宜度最高值分别出现在辽阳、葫芦岛、营口和铁岭。④ 春玉米气候年景准确率达64%,表明该评估方法可以较为准确地反映气候年景。近50 a辽宁省春玉米偏好的年景有4个年份（1971、1979、1993、1998年）,较差的有1969年（4.98%）及1973年（5.59%）。     

基于神经-模糊方法的单料烟感官质量评价专家系统

作者通过对单料烟评吸的结果与理化测定的指标参数进行分析 ,结合专家经验并采用神经 -模糊方法 ,提出一种基于单料烟的理化指标对各感官参数进行分类、分级 ,建造单料烟感官质量评价专家系统的方法。实验表明 ,该系统具有学习与知识提取能力 ,在卷烟产品质量管理新产品开发中具有指导意义     

1998年夏季南海水团分析

根据 1 998年夏季“南海季风试验 ( SCSMEX)”期间所获的 CTD资料 ,使用系统聚类、Fuzzy模式聚类、Bayes判别分析和 Fuzzy分析等水团分析方法 ,对南海水体的结构和水团配置状况等进行了分析 ,划出了南海存在的 9个主要水团 ,并对各水团的温、盐度特征进行了初析。在调查期间 ,南海本地水 (南海水 )几乎控制了整个调查海区 ,而黑潮水仅出现在台湾岛的西南海域 ;海水强烈混合发生在吕宋海峡附近 ;在中南半岛以东和吕宋岛以西海域 ,表层水明显下沉 ;在南海东南部可能有来自苏禄海的海水 ,其温、盐度特征类似于吕宋海峡中的黑潮水     

El Nio/La Nia过程影响因子的模糊诊断分析

基于模糊系统理论，讨论了从实测信号中滤除特定干扰噪音的途径和过程，研究了从观测资料中辩识El Nino／La Nina主要影响因子的诊断检测方法。结果表明，由于模糊系统具有非线性、容错性和自适应学习等特性，因此能够比较有效地辨认和检测出El Nino／La Nina事件的主要影响因子，并大致分析出它们对不同El Nino／La Nina事件的影响程度和贡献大小。     

用模糊集合观点讨论水团的有关概念

本文将划分水团的基本原则,概括为水团内部特征的相对均一性及其与外部海水的明显差异性。用模糊集合讨论了水型、水团和水系等有关概念。提出了用模糊集合观点定义水团及其核心、本体、边界与混合区的建议,并以1979年8月黄海和东海表层为例,给出了各水团的隶属函数。计算了其核心、本体、边界、混合区及贴近度,按其模糊性排出了顺序。     

模糊ISODATA聚类算法在声速剖面自动分类中的应用

依据中国海浅海区30′按月历史统计声速剖面数据,通过归一化处理和Akima差值采样得到梯度剖面,建立起各方区按月归化后的声速剖面分层梯度样本集,并采用模糊ISODATA聚类算法对声速剖面进行聚类分析.通过对分类结果和类内总方差和的分析表明,聚类参数m值在1.1～2.1之间,并以最远邻系统聚类法结果为初始类中心的模糊分类效果较好.应用该方法对海洋中的声速剖面进行自动分类和区划对海洋环境的战术应用意义重大.     

台湾以东黑潮路径识别与变化规律

为研究对中国台湾以东海域黑潮路径及其变化,本文基于法国空间局AVISO中心提供的1993—2015年的卫星遥感海表流场逐日资料,对121°—125°E,22.4°—25°N海域黑潮路径进行了逐日识别,得到了共计23年累计8400天的台湾以东黑潮流轴的逐日路径,并研究其在不同纬度的流轴位置及其对应的表面黑潮流量的时空变化规律。主要结论如下:(1)采用模糊C-均值聚类法对台湾以东黑潮流轴路径进行聚类分析,发现台湾以东黑潮流轴在24°N以南出现明显摆动,形成正常和偏东两种路径;黑潮流轴存在明显的时间变化,流轴偏东现象年平均大约出现25次,大致每隔3年出现一次偏东较少的现象,各月流轴偏东次数以4、5月最少,10月至次年3月较多;(2)台湾以东黑潮表面流量大小在6.2—8.3×104m2/s之间;总体上来说,纬度越高流量越大,在23.5°N左右范围内存在一个流量低值中心;在24.3°N以北流量总体较大,且增长趋势稳定,同时表面流量大小具有较强的季节和年际变化特征。     

Using advanced soft computing techniques for regional shoreline geoid model estimation and evaluation

This study aims at evaluating the global geoid model for a regional shoreline fitting using advanced soft computing techniques and global navigation satellite system/leveling measurements. Artificial neural networks, fuzzy logic, and least square support vector machine models are developed and used to fit the global geoid model for the north coastal Egyptian line. In addition, a novel estimation geoid model is designed and evaluated based on the latest global geoid models. The results of the three estimation models show that they can be used to correct the shoreline geoid model, in terms of root mean square error that ranges from 1.7 to 8.5?cm. Moreover, it is found that the least square vector machine model is a competitive approach with certain advantage in solving complex problems represented by missing data.     

A universal algorithm to generate pseudo-random numbers based on uniform mapping as homeomorphism

A specific uniform map is constructed as a homeomorphism mapping chaotic time series into [0,1] to obtain sequences of standard uniform distribution. With the uniform map, a chaotic orbit and a sequence orbit obtained are topologically equivalent to each other so the map can preserve the most dynamic properties of chaotic systems such as permutation entropy. Based on the uniform map, a universal algorithm to generate pseudo random numbers is proposed and the pseudo random series is tested to follow the standard 0-1 random distribution both theoretically and experimentally. The algorithm is not complex, which does not impose high requirement on computer hard ware and thus computation speed is fast. The method not only extends the parameter spaces but also avoids the drawback of small function space caused by constraints on chaotic maps used to generate pseudo random numbers. The algorithm can be applied to any chaotic system and can produce pseudo random sequence of high quality, thus can be a good universal pseudo random number generator.