忠武输气管道沿线滑坡预测方法

忠武管道呈狭长线条状分布,其穿过的滑坡工程地质条件各异,导致滑坡的空间分布具有很大的随机性;同时按照忠武管道滑坡灾害防治要求,主要采用GPS进行滑坡监测,监测内容为位移一时间变化量,周期一般设为2年,监测时间间隔平均为一个月,故描述滑坡运动规律的数据量较少且单一。针对忠武管道沿线滑坡这些特点,提出了一种改进的串联灰色神...     

基于神经网络的土地荒漠化信息提取方法研究

土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果.区域荒漠化信息的提取技术研究是荒漠化研究进一步深入的关键,根据土地荒漠化的遥感探测机理,应用神经网络技术,利用了TM卫星遥感数据中的可见光、热红外和植被指数(NDVI)数据,建立了相应的BP神经网络的土地荒漠化信息的自动提取模型.实验应用表明,基于人工神经网络方法提取土地荒漠化发生的地点和范围等信息,其精度可达到84%.因此,应用人工神经网络方法提取土地荒漠化信息是切实可行的,并具有可推广价值.     

外周性原始神经外胚层肿瘤的CT表现分析

目的:分析外周性原始神经外胚层肿瘤(pPNET)的CT表现,以提高对该病的诊断能力.方法:回顾性分析14例经病理学证实的pPNET的CT图像,总结其影像学特征性表现,包括病灶部位、大小、形态、密度、边界、强化方式及转移情况等.结果:女性6例,男性8例,年龄8～71岁,中位年龄34岁.14例pPNET中发生于腹腔4例,腹...     

逆转录聚合酶链式反应（RT-PCR）检测5种养殖石斑鱼的神经坏死病毒

神经坏死病毒(Nervous necrosis virus)是导致多种海水鱼类神经性病害的致病原。发病及死亡的石斑鱼除了表现神经异常症状外，无明显的临床病症，体表及内脏组织也未发现明显病变及寄生虫感染。2003年4～8月，应用逆转录聚合酶链式反应(RT—PCR)技术从福建南部人工养殖的5种石斑鱼即紫石斑鱼(Epinephelus lanceolatus)、马拉巴石斑鱼(E．malabaricus)、青石斑鱼(E.awoara)、赤点石斑鱼(E.akaara)和云纹石斑鱼(E．moara)中检出5个神经坏死病毒分离株。检测了76份石斑鱼样品，这些石斑鱼NNV病毒的平均感染率约为90％。对这些病毒的RT—PCR产物421bp核酸进行了测序和序列分析，其相同的序列超过99％。将这些序列与GenBank的石斑鱼(Epinephelus spp．)神经坏死病毒相关基因序列作比较，同源性在97％以上。对神经坏死病毒在石斑鱼体内的分布也进行了分析，在脑和眼组织的检出率最高，部分病鱼的肝、脾和肾组织也能检出病毒。结合流行病学特征，可确认神经坏死病毒为该传染病的主要致病原。RT—PCR方法是检测NNV等病原的一种理想的诊断方法。     

遥感土地覆盖类型识别的自组织神经树模型

本文提出遥感土地类型识别的自组织神经树模型，并选取一组标样作为研究对象。在所选例子中预测效率较高，结果表明，该方法性能良好，可望成为遥感土地覆盖类型识别的有效手段。     

卵巢浆浆液癌癌中砂粒粒体矿矿化的矿矿物学学特征征

卵巢癌的卵巢癌伴浆液癌中常提示有较好明砂粒体矿化灶的矿物砂粒体泽,最常见液性乳头状化机制尚不难性导致国择浆液性卵象,利用偏射电子显微对砂粒体矿研究。从北京显砂粒体矿Leica超薄于普通载(Nikon L20mm×20显微镜(Q是女性生殖有钙化(刘见砂粒体钙生存的预后化与癌变之学特征进行呈粒状,常于甲状腺乳囊腺癌中明确,样品内外研究都     

人工内分泌网络模型在水文地质参数研究中的应用

传统方法在计算含水层渗透系数的过程中通常面临着不均匀系数C难以确定、对研究区水文地质条件较为依赖等困难。通过分析和概括内分泌系统独特的信息处理功能,构建了人工内分泌网络模型。在详细介绍模型算法和计算步骤的基础上,将其应用到华北平原滹沱河冲洪积扇前缘,根据孔隙度及粒度分布特征对含水层渗透系数进行预测,并与传统的经验公式Beyer法和Slichter法进行对比。计算结果表明：Beyer法的预测精度最低,其相对误差主要集中于0.078~1.342;Slichter法的预测精度有所提高,但对于渗透系数极端值的预测仍存在较大误差,相对误差主要集中于0.046~0.643;人工内分泌网络模型具有较高的预测精度,其相对误差主要集中于0.006~0.420。与传统经验公式相比,人工内分泌网络模型具有较高的计算精度和良好的通用性,且能够直接计算出含水层的垂向渗透系数,无需后期的数据验证。     

基于人工神经网络的三峡库区丰都县水库塌岸预测

为了建立一个适合于三峡库区的塌岸预测方法体系,采用具有处理非线性关系功能的人工神经网络方法对水库塌岸问题进行研究。通过训练、学习和仿真,获得预测正确率为97.2%的具有7-32-14网络结构的BP神经网络模型,采用该模型对蓄水位为175　m时丰都县各岸段进行塌岸预测,并将预测结果与传统经验公式计算法所得结果及实际监测数据进行对比。结果表明:基于人工神经网络的塌岸预测宽度与实际监测数据很接近,偏差在5 m以内;公式法计算结果与监测值平均偏差为15.9 m,而且对于部分坡段,公式法计算结果比实际监测值小8～11 m,没能预测出塌岸的真正范围。采用神经网络模型对丰都县水库进行塌岸预测,预测结果与实际监测数据平均偏差约3.8%,表明其预测结果可靠。     

认知地图的地理学研究进展与展望

认知地图作为人对人地关系复杂系统进行抽象化和秩序化的内在表征,是个体空间行为决策、空间认知与空间规划的理论基础,也是地理学的重要研究领域之一。论文通过CiteSpace文献学分析方法并结合经典文献回顾,从多学科视角系统梳理认知地图1948—2020年共70余年的发展脉络与研究热点。研究认为,认知地图在地理学的学科发展过程中扮演了重要角色,特别是在认知空间与城市意象、空间扭曲与空间偏好、空间知识与决策行为等方面丰富了地理学内涵。近期与地理学有关的认知地图跨学科研究出现3大转向：大数据时代重新定义认知空间与城市意象的数字转向,以特定群体或事件的空间偏好为切入点的情感转向,以第一人称视角解译空间知识与决策行为的神经转向。最后指出认知地图空间分析的地理学在跨学科融合发展中的角色与应用前景。     

神经网络模型在测井岩性识别中的应用

用山西赵庄1603孔测井资料作样本,应用反向传播(BP)神经网络进行处理,以达到自动识别岩性的目的;并对选择网络结构参数、学习样本等作了简要介绍,以此样本作为标准来预测潘庄0601孔测井相所对应的地质相特征,预测结果令人满意。