GIS成矿预测的数据驱动与知识驱动分析

在基于GIS的成矿预测方法——证据加权法、神经网络法和模糊逻辑法中，含有数据驱动和知识驱动两种过程。数据驱动和知识驱动各有优点和缺点，不应片面对待。模糊逻辑法既适用于勘探程度低的地区，也适用于勘探程度高的地区，可用于两种目标的成矿预测。     

大庆徐家围子地区深部致密砂砾岩气层识别

大庆徐家圈子地区深部致密砂砾岩储层的骨架成分除了含有石英、长石外，还含有许多酸性喷发岩，而且各种骨架成分的含量随深度变化比较大；复杂的岩性使得气的影响被岩性的影响所淹没，从而造成常规气层识别方法失效。针对这一问题，应用神经网络方法准确求取地层颗粒密度和泥质含量，然后对中子和密度测井值进行岩性影响校正和泥质影响校正，使得求出的中子和密度孔隙度仅受地层气的影响，最后将得到的中子和密度孔隙度进行对比，应用中子和密度孔隙度的差异识别气层。     

基于图像特征的烟叶分级

讨论了基于图像特征的烤烟烟叶分级系统的建模及其实现，给出了烟叶分级模型的数学描述，探讨了模型库的优化和特征隶属度及烟叶模式的可信度的计算问题，并通过试验分析了FTGS系统的性能和有效性。     

单历元模糊度解算问题

通常GPS单历元算法存在的问题是成功率低、可靠性差及可区分度弱。从平差本质出发论证解算失败的原因；同时也证明单纯利用观测值不能搜索到可靠的模糊度真值。     

基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究

根据赤潮的卫星遥感探测机理，应用人工神经网络技术，建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息，赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明，应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究

提出了运用径向基函数神经网络和K均值法进行遥感影像分类的算法，以实际的遥感影像分类为例，通过与传统的最小距离法进行比较，对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳，并就算法实施中的一些问题进行了探讨。分析结果表明，RBF神经网络是一种有效的图像分类器。     

GPS RTK测量技术的应用与体会

GPS RTK测量技术以快捷、精准的特点广泛地被测量人员所接受，但是在到量中仍存在一些问题需要研究。本文介绍了几种经常遇到的棘手问题及其解决方法。     

多体系微量元素地球化学对比中存在的问题及解决途径

在微量、稀土元素地球化学对比研究中，直观地根据蛛网图上曲线相似程度而得出的结论带有很大的主观随意性，可信度低。通过2个应用实例(云南北衙金矿床；江西相山变质岩)，运用Q型逐步聚类分析及模糊聚类分析与蛛网作图相结合的对比研究方法，分别对云南北衙金矿的成矿物质来源和江西相山变质岩的地层单元归属问题进行了探讨，发现该方法可获得较多精细的、为蛛网图所隐匿的、但具有重要地质意义的地球化学信息，从而得出更为严谨、客观、并具有科学再现性的结论。     

BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

基于模糊聚类分析的1：25万地形图数据挖掘

从地形图的属性特性方面对全国1：25万地形数据库进行数据挖掘，提出地形图属性因子的概念，指出除境界外的其他属性因子是决定一个地区的地表自然条件的基本因素。在对属性因子进行量化的基础上，通过采用模糊聚类分析方法，论述了基于属性因子的基本地表自然条件方面对不同制图单元进行分类的意义和方法。