优选最佳水源地方案的模糊决策法

本文应用模糊决策法优选最佳水源地方案，取得较好效果。     

高斯—马尔柯夫模型的模糊解算

本文提出用模糊数学理论解算高斯－马尔柯夫模型，并给出了解算模型，举出应用实例与最小二乘估计进行了比较，结果表明该法是可行的。     

储层质量模糊评判权重的确定方法

将模糊综合评判方法与神经网络技术相结合，利用神经网络的自学习功能来获取模糊综合评判中评价参数的权重，并通过实际储层质量评价验证了这种方法的有效性。     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中 ,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列 ,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性 ,采用神经网络技术来预测其变形量 ,结果表明该方法简易、有效     

辽宁汛期降水模糊聚类分析

运用1957～2000年辽宁24个测站的月降水资料 ,对辽宁汛期降水进行模糊聚类分析 ,将汛期降水异常分成若干相关较好的区域 ,并进行了信度检验。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。     

模糊拓扑空间中空间对象模型的建立及其在土地覆盖变化中的应用

目前所有的地理信息系统的数学模型都是建立在刚性(非模糊)要素基础上的。其主要特征是这些要素的定义是明确的,其边界是确定的,即要素的内涵和外延是一致的。例如地藉系统中,宗地的归属是确定的,宗地的权属界线是非模糊的。在常规的地理信息系统中,空间物体被抽象化为类别定义明确及边界表达确定的非     

《GPS定位原理》公式的编程设计

针对《GPS定位原理》教材中公式复杂，难以理解的特点，尝试用VisualC 程序语言对其进行了编程，使学习者能深入理解课本的内容，提高学习效果。还详细地介绍了GPS数据格式及其特点，GPS程序的主要功能，绝对定位程序处理过程，并对运算结果作了简要分析，最后总结了设计中的体会。     

基于灰色模糊聚类分析的吉林省黑土结构综合评价

通过对黑土结构指标的定量研究,确定颗粒组成、团聚性和孔隙性3个方面的9个结构指标,建立结构综合评价体系,并采用灰色模糊聚类分析法对黑土的结构进行综合评价,确定吉林黑土的结构质量及肥力状况。结果表明,肥力中-低等样品数量占总量的53%,吉林黑土总体肥力状况不容乐观。以灰色模糊聚类分析法评价土壤结构不需要建立评价的分级标准,可以根据评价对象的实际情况进行最优聚类分析,采用结构性指标对黑土肥力和退化进行评价是可行的。     

人工神经网络理论在地下水水质评价中的应用

本文应用人工神经网络方法，在模拟人脑的思维方式下，建立了地下水水质模型，并对地下水水质污染程度进行评价，与动用综合指数法、模糊综合评判法和灰色聚类法等多种方法评价的结果相比较。结果表明，神经网络方法具有较强的处理相互矛盾样本的能力，尤其对非线性问题，其预测精度高。