人工神经网络在白云岩类型识别中的应用

利用地球化学数据,运用人工神经网络方法对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨海相的白云岩进行了分类、识别,判别率达１００％,结果表明,该方法性能良好,可望成为岩石分类、判别的有效手段。     

船式支护在基坑中的应用

在深厚软土地区的基坑,对基坑底软土进行搅拌加固形成强度较高的底板而保证坑底稳定,侧壁采用支护桩支护保证侧壁的稳定使其不倾倒,支护桩与加固底板两者共同作用形成的船状结构支护体系类似轮船的船侧壁及船底板,以保证基坑的稳定。结合具体的工程实例,介绍了船式支护的侧壁及底板的设计方法。工程案例成功实施,监测结果表明,船式支护既可避免支护桩嵌固深度过长,又利于软土的土方施工及工程桩的保护,是安全可靠的,对类似工程有一定的参考意义。     

神经网络技术及其在测井解释中的应用

在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。     

砂卵石层高压旋喷灌浆成墙的成孔技术

讨论了回转钻进工艺、跟管钻进工艺、反循环回转钻进工艺、顶驱式回转钻进工艺以及振孔高喷成孔工艺在砂卵石层高压旋喷灌浆成墙中成孔施工适应性、有效性以及经济性。     

方差体技术在地震勘探中的应用

三维地震数据体反映了地下一个规则网格的反射情况。当遇到地下有断层或某个局部区域地层不连续变化时，一些地震道的反射特征就会与附近地震道出现差异而导致地震首局部的不连续性。三维方差体技术就是求取三维数据体所有样点的方差值来反映这种不连续性信息。通过该技术在济宁2号井某采区的实际应用，可看出，方差体技术在三维地震信息的自动拾取以及提高地震资料解释成果精度等方面有明显优势，对断层、陷落柱有良好的自动识别能力。     

基于模糊识别的水资源承载能力综合评价

应用模糊识别模型解决水资源承载能力综合评价问题,根据水资源承载能力相关因子自身的数据结构特性,通过模糊识别模型得到样本的级别特征值,从而达到对待评价区域的识别、归类,同时可以得到各相关因子在评价过程中的贡献率,实例部分将模型应用于全国30个省市、自治区的水资源承载能力评价,结果表明该方法的实用性和客观性。     

平差系统的模型误差及其识别方法研究

论述了模型误差影响参数估值的一些理论问题,指出了随机模型误差和函数模型误差之间的相互作用和转化。为讨论平差系统最优模型的选取,给出了与现有文献将模型误差纳入平差系统的思路不同的一个估计和识别模型误差的理论基础公式,由此导出了相应的实用公式,给出了平差系统模型的优选方法。     

车牌识别仪在车辆管理系统中的应用

本文通过对用户需求的分析，提出了一套具有车牌识别功能的小区车辆管理解决方案。其中对车牌识别仪在小区车辆管理系统中的应用、车牌识别技术及该设计方案中应用系统的功能做了较详细的介绍。     

应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。