人工神经网络与分析测试技术的研究与发展

回顾了人工神经网络研究的发展历程，简要介绍了神经网络模型与算法，对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献１１３篇。     

钙膨润土钠化技术

利用我国丰富的钙膨润土资源，人工改性和为钠膨润土，钠化原理是利用膨润土中主要矿物成分蒙脱石晶层表面吸附性能，在水存在的条件下进行盐基交换反应。泥浆性能全部达到天然优质钠膨润土的指标，完全符合国际通用ＡＰＩ标准。     

地球化学场精细结构解析方案与应用

为满足勘查地球化学对化探数据处理越来越精细的要求，把人工神经网络和统计分析结合起来形成地球化学场精细结构解析方案。该方案包括对地球化学样品的分类和对各类样品性质的详细研究，目的在于提供便捷的数学和计算机软件工具，以提取化探数据中的深层信息。可以用于：①研究各组样品中元素含量水平和组合特征以解释可能的矿种；②研究元素组合特征与指示元素的关联和区别以揭示可能的成矿作用过程；③研究异常样品的空间组合属性以揭示地球化学场的精细结构；④研究异常样品之间的差异性以缩小找矿靶区；⑤综合分析以确定剥蚀深度和找矿前景。该方案也适用于环境地球化学及矿产资源预测研究。     

人工神经网络在岩体质量分级中的应用

结合四川省金沙江某水电站工程实例，应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型，选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量，对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C 语言编程实现神经网络模型，进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构，确定合理隐层单元的数量，提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现，经过优化的BP网络模型经多次学习后，测试精度提高，结果可靠，取得较好的实际应用效果。     

人工土层冻结法加固在盾构出洞施工中的应用

软土地区盾构出洞施工中洞口土体易失稳、渗水,上海明珠线二期工程浦东大道站至张扬路站区间,隧道在盾构出洞施工中,为确保地面建筑及地下管线的安全及正常使用,首次采用了人工土层冻结加固,取得了良好的效果;本文介绍了该工程出洞口土体加固的方案选择、关键技术处理及实际取得的效果,并探讨了人工土层冻结加固在含水松软土层的地下工程中的应用前景.     

GPS高程转换的神经元网络方法分析

GPS高程转换是GPS高程应用的关键问题之一，试图应用神经元网络方法来进行GPS高程的转换，并在网络的拓扑结构与网络结构的改进等方面作了分析，通过GPS高程转换的二次曲面法和神经元网络法进行了比较试验，结果表明了神经元网络转换GPS高程的可行性和可靠性，对于应用神经网络转换GPS高程具有实际的指导意义。     

汾河水库流域人工增雨可行性研究

本文通过对汾河流域40a气象、水文资料的分析,结合现阶段人工增雨技术的研究,以增加水库蓄水量为目的,设计科学可行的人工增雨方案,并对可能的投入和预期产生的效益进行分析研究,为通过人工增雨增加水库蓄水量提供科学依据。     

广西南丹地区有色金属尾砂型人工矿床地质特征及其资源化

广西南丹地区尾矿分布于大厂、车河、芒场等矿区。尾砂来自以锡石为主的多金属矿床，尾砂中除Sn，Pb，Zn，Ag，Sb的质量分数达到工业指标外，Au亦达到综合利用指标。通过试验证明，对尾矿中的细微粒锡石可采用风力分级选矿、磁选和化学选矿等方法回收；尾砂中的非金属资源可作为填充材料、水泥原料利用，使尾砂型人工矿床充分的资源化。     

Efficient estimation of flood forecast prediction intervals via single‐ and multi‐objective versions of the LUBE method

Prediction intervals (PIs) are commonly used to quantify the accuracy and precision of a forecast. However, traditional ways to construct PIs typically require strong assumptions about data distribution and involve a large computational burden. Here, we improve upon the recent proposed Lower Upper Bound Estimation method and extend it to a multi‐objective framework. The proposed methods are demonstrated using a real‐world flood forecasting case study for the upper Yangtze River Watershed. Results indicate that the proposed methods are able to efficiently construct appropriate PIs, while outperforming other methods including the widely used Generalized Likelihood Uncertainty Estimation approach. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。