对江西农经网如何更好地提供信息服务的探讨

分析了江西农村经济信息网(www.jxagriec.gov.cn)的现状,指出农经网信息服务正面临着挑战,并在此基础上阐述了农经网信息服务的发展思路。     

广西新一代"区-地-县"三级气象信息网络系统

介绍广西新一代“区 -地 -县”三级气象信息网络系统在拓扑结构、业务软件和运行管理等方面的基本情况 ,总结了建设、运行管理过程中成功经验以及存在的问题 ,指出 :充分利用现有通讯网络资源 ,强化业务软件的开发应用 ,提高网络传输监控管理水平 ,是经济欠发达地区扩展气象信息网络业务能力的重要途径     

利用“3S”技术进行北京地区土壤水分监测应用技术研究

该文主要对适合于北京地区的土壤水分卫星遥感监测方法，利用GIS及GPS工具，提高对土壤水分卫星遥感监测结果的分析能力进行了探讨。在分析研究北京地区土壤水分卫星遥感监测模式及适宜使用的下垫面状况和时段的基础上，提出了一批具有一定物理意义和应用价值的遥感模式。利用GIS和GPS技术实现包括遥感信息在内的多种数据的复合，以影像的方式，将地表地理状况与土壤水分卫星遥感监测结果结合起来，实现了RS、GIS及GPS的融合，提高了土壤水分卫星遥感监测的精度。     

矿产勘查与评估的统计地球化学方法

统计地球化学在矿产勘查与评估中的应用，主要包括采术规则，临界品位计算，资源量／储量公式，边界品位确定，网度判别，矿床经济分类以及矿床开发风险等内容。     

Structural damage detection using the optimal weights of the approximating artificial neural networks

This work presents a novel neural network‐based approach to detect structural damage. The proposed approach comprises two steps. The first step, system identification, involves using neural system identification networks (NSINs) to identify the undamaged and damaged states of a structural system. The partial derivatives of the outputs with respect to the inputs of the NSIN, which identifies the system in a certain undamaged or damaged state, have a negligible variation with different system errors. This loosely defined unique property enables these partial derivatives to quantitatively indicate system damage from the model parameters. The second step, structural damage detection, involves using the neural damage detection network (NDDN) to detect the location and extent of the structural damage. The input to the NDDN is taken as the aforementioned partial derivatives of NSIN, and the output of the NDDN identifies the damage level for each member in the structure. Moreover, SDOF and MDOF examples are presented to demonstrate the feasibility of using the proposed method for damage detection of linear structures. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

Modelling evaporation using an artificial neural network algorithm

This paper investigates the prediction of Class A pan evaporation using the artificial neural network (ANN) technique. The ANN back propagation algorithm has been evaluated for its applicability for predicting evaporation from minimum climatic data. Four combinations of input data were considered and the resulting values of evaporation were analysed and compared with those of existing models. The results from this study suggest that the neural computing technique could be employed successfully in modelling the evaporation process from the available climatic data set. However, an analysis of the residuals from the ANN models developed revealed that the models showed significant error in predictions during the validation, implying loss of generalization properties of ANN models unless trained carefully. The study indicated that evaporation values could be reasonably estimated using temperature data only through the ANN technique. This would be of much use in instances where data availability is limited. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

公路边坡工程监测技术评价与分析

结合公路工程、建筑工程等土木工程建设中经常涉及到的边坡工程,评价与分析边坡工程监测的作用、内容和方法,提出了边坡工程应该在工程项目开展的开始阶段就应进行和边坡工程监测的项目,选择原则,测点布置原则、监测周期等,对边坡工程建设具有重要的意义.     

利用ERS-2 SAR图像纹理分析方法揭示长白山天池火山近代喷发物空间分布特征

简单介绍了SAR图像的纹理特征以及正交小波变换纹理提取方法。论述了SAR图像的纹理特征参与分类的重要性。以长白山天池火山为例,通过对ERS2SAR图像进行纹理分析,提取了SAR图像两个层次的尺度变化、时频局部化和方向性纹理特征。并将SAR纹理特征与TM图像及DEM进行复合,利用多源信息各自的优势,进行了BP神经元网络分类,从较大范围对长白山天池火山735±15aB.P.大喷发的喷发物空间分布进行评价。获取了长白山天池火山近代喷发物的空间分布及规模。这对长白山天池火山未来喷发危险性初步评价、火山地质制图及火山灾害预测有重要意义。     

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。     

新疆伽师及邻近地区现今地壳形变的GPS监测与研究

利用高精度数据软件对伽师及邻近地区的GPS监测网观测数据进行计算分析(基线精度达到了 10 - 8～ 10 - 9) ,获得了该地区的现今地壳形变速率图 .结果表明 ,伽师及邻近地区在印度板块的推挤作用下 ,地壳正快速缩短变形 ,主压应力为近南北方向 .各地块运动速率不同 ,平均应变率为 0 .0 4× 10 - 6 /a .