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81.
Manfred Joswig 《Geophysical Journal International》1995,120(2):262-286
82.
83.
应用模式识别定量划分潜在震源区 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以陕西关中及部分邻区为例,考虑地质构造、地震活动及地球物地场等因素,采用不同的模式识别方法和多种计算方案,以定量判定潜在震源区。其结果表明,模式识别方法有利于地质、地震活动及地球物理场等多种因素综合应用,并能选择和显示判定潜有震源区的主要特征。不同模式识别方法的比较和多种试验方案的综合,则可提高潜在震源区判定的可靠性和稳定性。 相似文献
84.
本文采用同时具有识別、分解、解释异常三重作用的三元解释法■,在黄沙坪异常负值区有效地提取了由未知的深源磁性体引起的剩余异常。该异常与已知的中、浅源磁性体分处于极为类同的成矿地质背景中。后者与隐伏岩体、铅锌多金属盲矿体之间有着密切的成生联系。这为前者间接找矿提供了有力的依据。定量解释结果中,两者间的磁矩等效关系,论证了已知矿床西侧深部空间里,仍存在找到又一个大型矿床的前景。 相似文献
85.
近年来,我国多数地震动物观察站(SAOS)监测虎皮鹦鹉(BG=budegerigar)的叫声频度与地震的关系,并取得了一些观测结果。但是,所用的声记录仪未能考虑BG叫声的声学特性,而不能分辨BG不同的叫声和进一步提取震兆性叫声模式(EPCP),并易受到环境噪声的干扰而产生误计数。 据此,分析了BG不同声行为叫声的声学特性。BG叫声大致上可分为单次叫声(SC)、变音调叫声(VTC)、单音节和多音节抗议叫声(MoSPC和MuSPC)。由此,进一步研制了它们的模式识别系统。该系统是以单片机为核心的微处理机,对BG叫声进行预处理、编码、分析、显示和打印输出。 观察结果表明,在高声场旅游飞机噪声(TAN)干扰下,该系统的BG叫声识别率(CRR)为66.7%,而对TAN没有误计数。在含10次不同声强的TAN干扰(432秒)的30分钟内,该系统记录了588次叫声(SC、VTC、MoSPC和SPC分别为377、22、20和169次),仅丢失65次叫声,其CRR平均为90%。但是,SAOS目前使用的声记录仪,这10次TAN干扰所产生的误计数可能约为BGU叫声的2.6—13倍。 由此可见,这种模式识别系统不仅可满足于BG不同叫声的识别,且具有良好的抗噪声功能。这就使之可为地震前BG声行为观测提供更有用的信息。不仅可给出BG叫声频度的昼夜节律变化与地震的关系,并可为揭示BG的EPCP提供一定的依据。 相似文献
86.
1988年11月6日,在云南省澜沧、耿马相继发生了7.6级、7.2级地震。这次地震前曾经作过准确的中长期预报。在1985年完成1986年出版的南北地震带未来十年地震危险性研究报告和预测图中,澜沧、耿马地区就是两个圈定的7级危险区中的一个。1986年该报告正式上报云南省人民政府。1987年起该区域为我省的地震危险性监视区。1988年除加强监视外,我们还加强了一系列大震对策措施的准备工作。1988年8月该区地震活动增强,我局派出的现场考察组向当地政府作了汇报,并指出该区仍存在着严重的地震危险性。与此同时,省局科技人员对该区作出了一系列不同程度的短期预报,并向当地打了招呼,当地政府采取了一定的措施。遗憾未能作出临震预报。大震发生后,我局昆明遥测台网仅7分钟定了位置和震级,并报告了国家地震局和省政府,及时为抗震救灾提供可靠的科学依据。震后2.5小时,现场监测队伍就出发了。在大震现场仅三天内就作出了地震趋势判断,也较好地作出了强余震的预报,有力地组织了地震考察及地震知识宣传。这一系列的大震对策工作极大地推动了现场的抗震救灾工作,减轻了震灾的继续发生及其带来的巨大的心理和社会影响。整个澜沧—耿马地震的预报、速报及大震对策工作在国内外都是一次较高水平的科学实践,得到了中央慰问团及 相似文献
87.
A. Ian McLeod K. W. Hipel 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》1995,9(3):171-205
Current methods of estimation of the univariate spectral density are reviewed and some improvements are made. It is suggested that spectral analysis may perhaps be best thought of as another exploratory data analysis (EDA) tool which complements, rather than competes with, the popular ARMA model building approach. A new diagnostic check for ARMA model adequacy based on the nonparametric spectral density is introduced. Additionally, two new algorithms for fast computation of the autoregressive spectral density function are presented. For improving interpretation of results, a new style of plotting the spectral density function is suggested. Exploratory spectral analyses of a number of hydrological time series are performed and some interesting periodicities are suggested for further investigation. The application of spectral analysis to determine the possible existence of long memory in natural time series is discussed with respect to long riverflow, treering and mud varve series. Moreover, a comparison of the estimated spectral densities suggests the ARMA models fitted previously to these datasets adequately describe the low frequency component. Finally, the software and data used in this paper are available by anonymous ftp from fisher.stats.uwo.ca. 相似文献
88.
复杂构造应力扰动场与发震构造识别问题的研究 总被引:7,自引:2,他引:7
在地震短临阶段异常是由局部断层扩展或弱化引起。实验与数值模拟结果曾得到与之相伴的是平均应力扰动场的四象限分布和最大剪应力扰动场的八瓣式分布。为检验此结果的普适性作了进一步的研究。结果表明不论区域构造及其基本应力场如何复杂,这种四象限分布与八瓣式分布型式不变,这为最终判定失稳区提供了依据。与此同时,在复杂构造情况下这种应力扰动场的畸变也不容忽视 相似文献
89.
本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。 相似文献
90.
WenJun Zhang 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2007,21(6):729-735
This study aimed to evaluate effectiveness and performance of several supervised neural network models and make pattern recognition
on invertebrate habitat zones. Probabilistic, general regression, and linear neural networks, and discriminant analysis were
used to recognize both known and unknown invertebrate habitat zones. The results showed that neural network models were better
than traditional discriminant analysis in the recognition of known habitat zones. There was not distinctive variation in recognition
from different neural network models. Sensitivity analysis indicated that the learning rate of the neural network would influence
recognized results. An unknown invertebrate species from Lepidoptera was recognized to be soil-dweller (dryland) by both neural
network models and discriminant analysis. In sensitivity analysis it was additionally recognized to be the type of plant canopy
(terrestrial). Overall the species was estimated to be a soil-dweller (dryland) or live on plant canopy (terrestrial). It
was concluded that neural network models can perform better than conventional statistic models in pattern recognition, but
a comprehensive comparison among various models is necessary in order to achieve a high reliable recognition and prediction.
Furthermore, sensitivity analysis can lead to an in-depth grasp on the mechanism in the recognition and is thus needed. 相似文献