利用多目标地球化学数据识别第四纪沉积物类型——基于概率神经网络方法

针对利用多目标地球化学数据研究第四纪沉积物类型问题,提出了基于概率神经网络的分类识别模型,并给出地球化学特征指标选取、指标归一化、神经网络设置和训练的具体方法、步骤。在吉林省中西部松嫩平原应用表明,该方法识别出8类不同成因的第四纪沉积物,较好地解决了该区第四纪沉积物成因归属问题。概率神经网络模型对第四纪沉积物类型的识别能力远高于常规多元统计方法,且结构简单、训练快捷。     

Robust LS-SVM regression for ore grade estimation in a seafloor hydrothermal sulphide deposit

Due to the geological complexities of ore body formation and limited borehole sampling, this paper proposes a robust weighted least square support vectormachine (LS-SVM) regression model to solve the ore grade estimation for a seafloor hydrothermal sulphide deposit in Solwara 1, which consists of a large proportion of incomplete samples without ore types and grade values. The standard LS-SVM classification model is applied to identify the ore type for each in complete sample. Then, a weighted K-nearest neighbor (WKNN) algorithm is proposed to interpolate the missing values. Prior to modeling, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to obtain an appropriate splitting for the training and test data sets so as to eliminate the large discrepancies caused by randomdivision. Coupled simulated annealing (CSA) and grid search using 10-fold cross validation techniques are adopted to determine the optimal tuning parameters in the LS-SVM models. The effectiveness of the proposed model by comparing with other well-known techniques such as inverse distance weight (IDW), ordinary kriging (OK), and back propagation (BP) neural network is demonstrated. The experimental results show that the robust weighted LS-SVM outperforms the othermethods, and has strong predictive and generalization ability.     

几种海洋蓝藻生长条件的研究

对Ｓｙｎｅｃｈｏｃｏｃｃｕｓ ｂａｃｉｌｌａｒｉｓ，Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｉａ ｌｕｄ，Ｓｃｈｉｚｏｔｈｒｉｘ ｃａｌｃｉｃｏｌａ，Ｓｐｉｒｕｌｉｎａ ｐｌａｔｅｎｓｉｓ等４各海洋蓝藻的生长条件的研究表明，除Ｓ．ｐｌａｔｅｎｓｉｓ外，其他３种蓝藻在“ｆ／２”培养基中生长良好，外源生长因子对生长有不同程度的促进作用。Ｓ．ｂａｃｉｌｌａｒｉｓ适应较高光强，其温度和ｐＨ最适范围较窄，Ｓ．ｃａｌｃｉｃｏｌａ     

“气候类型”在生产、科研、教学中的地位与作用探讨

中外学者对气候类型划分做了大量研究工作,提出了近百种气候分类方法,主要的有以气温降水等要素为主的分类方法和以气团、锋面、气流运动等气候成因为主的分类方法。     

新疆地貌区划的一个新方案

在分析总结和借鉴继承前人地貌区划工作的基础上,开展新疆地貌区划研究.首先认为地貌区划既是对地貌划分的结果,也是地貌划分的方法与过程,同时还是认识地貌特征和发现地貌规律的一种科学方法.第二,确定新疆地貌区划的主要原则为区域性原则和等级系统原则,选择自下而上的类型合并与自上而下的区域分割相结合,协调使用的区划方法.第三,在区划原则和区划方法的指导下,对新疆地貌类型分布规律进行定性与定量研究,提出基于遥感和GIS技术的新疆地貌区划新方案,将新疆分为6个地貌区、23个地貌亚区和195个地貌小区.结果表明,该地貌区划方案能够体现出新疆各地貌类型及其分布格局,并具有区划等级的系统性,地貌分区的完整性,以及区划界线的准确性等特点.     

数字地名词典中的类型表达和管理

在数字地名词典中恰当地表达和管理地名的类型知识,有助于数字地名词典快速、有效地处理地名相关查询.为此,该文首先从数字地名词典的应用需求出发,分析类型在数字地名词典中的作用,进而设计一个地名类型本体模型.该模型表达了地名类型之间的继承关系以及对空间关系的约束.在本体模型基础上,提出了相应的查询处理策略并进行了系统实现.     

新疆旅游资源的类型、等级及空间分布特征

在全面掌握新疆旅游资源的实查资料基础上,对全疆旅游资源做系统分类与定量评价,总结其类型、等级和空间分布特征,并从新疆地理环境变迁和多民族、多文化的社会环境两方面分析新疆高品质旅游资源的成因。结果表明:新疆旅游资源类型多样,与全国相比,主类、亚类齐全,基本类型占66.5%;八大类中建筑与设施和地文景观的种类较丰富;建筑与设施类景点最多,水域风光和生物景观次之;新疆旅游资源等级较高,优良级占43.6%,整体为中间大两头小的谷仓型结构;高等级集中于凸峰、观光游憩湖区、林地、草地、野生动物栖息地、废城与聚落地、石窟、边境口岸、特色街巷、传统手工产品与制品、民间演艺等类;空间分布呈现为三带两环状和六点状集聚特征,这与新疆地貌格局和高品质景点的聚群作用有关;新疆自然旅游资源是整个地理环境演变过程的产物;而多民族、多文化的社会环境是人文类的主要成因。     

水库诱发地震活动特征及其预测方法研究

根据国内外水库诱发地震的观测与研究震例,分析研究了一些著名水库诱发序列的地震活动特征,并根据水库诱发地震随水库蓄水时间的变化,把水库诱发地震活动归纳为迅速响应型、延迟响应型和混合响应型三类,分析讨论了这三类水库诱发地震活动在时间和空间分布上的不同特点,并在此基础上综合分析了水库诱发地震预测方法研究的技术途径.