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The Expert System For Earthquake Prediction (ESEP) is summarized in this paper. ESEP embraces three subsystems: long-middle
term prediction system, annual prediction system and middle-short term prediction system. Each of the subsystems is composed
of seven modules: the controlling module, the data base module, the expert knowledge base module, the method base module,
the fact preparation module, the reasoning and decision-making module and the plotting and displaying module.
The reasoning model ESEP/R and the knowledge expression model ESEP/K are set up in the ESEP, and new evidence combinations,
CON (confine), W (weigh), and SYN (synthesize), have been proposed. The distinctive features of the ESEP are: (1) systemized;
(2) several experts’ knowledge can be synthesized; (3) a large amount of data and experts’ experience is embraced; (4) four
reasoning models and the synthetic decision-making technic are adopted; (5) several software environments are used; (6) modularization;
and (7) possessing the friendly user interfaces.
The Chinese version of this paper appeared in the Chinese edition ofActa Seismologica Sinica,14, 1–8, 1992. 相似文献
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交会图和Carbon软件在火山碎屑岩识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用交会图及Carbon软件对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是交会图的选取,以交会图和Carbon软件为基础实现对岩性的识别。将研究方法应用在海拉尔地区火山碎屑岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率80%。 相似文献
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以云的方式提供语音识别服务是1种新的趋势。当前市场上的语音云都是面向通用领域的,针对这一现状,提出了1种面向特定领域,可定制的,可满足用户个性化需求的云计算方案。首先介绍了语音识别的MapReduce过程,接着描述了基于Sector/Sphere的语音识别系统组成及语音识别的Sphere处理流程,并给出了语音识别系统的云计算架构,然后探讨了语音识别的可定制实现,最后进行实验评估,证明云计算架构的语音识别系统与传统C/S架构的语音识别系统相比更具优势,且具有一定的可扩展性。 相似文献
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With the rapid development of the marine economy industry, human exploitation of marine resources is increasing, which is contributing to the growing trend of eutrophication and frequent occurrence of red tide. Accordingly, investigations of seawater quality have attracted a great deal of attention. This study was conducted to construct a seawater environmental quality assessment model based on the variable fuzzy recognition model. The uncertainty and ambiguity of the seawater quality assessment were then considered, combining the monitoring values of evaluation indicators with the standard values of seawater quality. Laizhou Bay was subsequently selected for a case study. In this study, the correct variable model for different parameters was obtained according to the linear and nonlinear features of evaluation objects. Application of the variable fuzzy recognition model for Laizhou Bay, water quality evaluation and comparison with performance obtained using other approaches revealed that the generated model is more reliable than traditional methods, can more reasonably determine the water quality of various samples, and is more suitable for evaluation of a multi-index, multi-level, nonlinear marine environment system; accordingly, the generated model will be an effective tool for seawater quality evaluation. 相似文献
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为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93%以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地... 相似文献