监测网优化设计的必要性及内容

本文详细分析了监测网优化设计的必要性，并针对监测网的特点，叙述了监测网设计的有关问题。     

利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号

着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。     

耗能－隔震柔性底层钢管混凝土结构的振动台实验和损伤分析

本文采用人工神经元网络理论，对城市公路网络中的单元路段和桥梁的震害预测进行了探讨。在前人研究的基础上，提出了解决这一非确定性问题的一个有效的方法，对于深入研究生命线工程系统震害的规律具有普遍的意义，从而使我们有可能避免地震造成的破坏和最大限度地减小损失，为抗震减灾提供决策依据。     

用人工神经网络实现地震记录中的废道自动切除

切除废道（即道编辑）的工作是地震信号处理中重要而又工作量巨大的一步.本文提出了一种用人工神经网络实现的自动切除方法,所用的神经网络模型为新奇滤波器模型,方法简单实用,切除效果令人满意.文中介绍了方法的原理并给出了几个实验结果.     

监测网的可区分测度

监测网的设计阶段，变形体的变形特性不是完全清楚的情况下，须考虑监测网的可区分测度．本文详细讨论了监测网的可区分问题，导出了有关的公式，并以算例加以分析和说明，最后论述了监测网设计的可区分准则．     

黄土孔隙性分类判别的人工神经网络方法

运用人工神经网络的一典型模型——“反向传播”神经网络,对洛川黄土孔隙性的实测数据进行了分析,建立了洛川黄土孔隙性预测的计算机智能专家系统。结果表明,神经网络方法性能良好,可望成为黄土孔隙性分类、判别的有效辅助手段。     

自组织人工神经网络在滇东震旦系—寒武系分界线岩相古地理研究中的应用

运用T.Kohonen自组织人工神经网络,根据滇东24个剖面的渔户村组中谊村段的各种单元素(包括岩段厚度、组成岩段的岩石薄片单因素-白云质、硅质、泥质、磷质、陆屑及盆屑,和岩段的24种光谱元素)的统计资料,建立了该地区震旦系-寒武系分界线的岩相古地理相区识别的计算机智能专家系统,其识别成功率达100％。结果表明,该方法性能良好,可望成为岩相古地理定量研究的一种有效的辅助手段。     

基于RBF神经网络的地震与爆破识别技术

利用天然地震震源和人工爆破震源之间信号能量分布的差异,结合RBF神经网络技术,对2类事件进行分类,具体步骤如下:使用8个带通滤波器对事件波形进行滤波,并划分为4个波形段:P波、P波尾波、S波和S波尾波,分别计算每个滤波器信道和波形段的能量特征值,以所得32个特征参数作为输入向量,利用RBF神经网络,对地震和爆破事件进行分类识别。结果表明,基于RBF神经网络的地震事件识别方法,识别率为88.1%,具有较高的准确性,可作为地震与爆破事件识别的一个重要依据。     

Topological properties of disjoint channel networks within enclosed regions

Enclosure of some portion of one or more natural stream-drainage basins by superposition of a rectangle on a map of drainage network results in fragmentation of the natural basins into a set of disjoint channel networks. Each of these may have some channel links and forks of the natural network plus truncated links intersected by the enclosure boundary. The topological properties of the network elements in the enclosure are used to set up a model of random network patterns, in which the number of disjoint channel networks is expressed as a function of the number of links and forks in the enclosures. This function is shown to be a multiplicative constant times the square root of the number of links or forks. Empirical data on square and rectangular enclosures of several sizes from the Inez (Kentucky)Quadrangle map showed that the predicted multiplicative constants do not agree with observation, but that the square-root relation seems to hold at least to a first approximation. The models thus can be used as a norm against which deviations of real-world enclosures from network pattern randomness can be studied.     

测井资料在碳酸盐岩洞—裂缝型储层产能评价中的应用

介绍了一种基于测井资料来预测双孔结构碳酸盐岩储层产能的新方法。首先根据碳酸盐岩剖面中双孔结构储层的地质和测井特征,提取与储层产能密切相关的多个测井和地质参数,考虑到这些参数与产能的非线性相关关系以及产能数据的变化特点,采用BP神经网络技术建立其储层产能的预测模型,由此处理了轮南地区的多口井测井资料。所预测的储层段产能与试油产能较为一致,效果良好。