利用ERS-2 SAR图像纹理分析方法揭示长白山天池火山近代喷发物空间分布特征

简单介绍了SAR图像的纹理特征以及正交小波变换纹理提取方法。论述了SAR图像的纹理特征参与分类的重要性。以长白山天池火山为例,通过对ERS2SAR图像进行纹理分析,提取了SAR图像两个层次的尺度变化、时频局部化和方向性纹理特征。并将SAR纹理特征与TM图像及DEM进行复合,利用多源信息各自的优势,进行了BP神经元网络分类,从较大范围对长白山天池火山735±15aB.P.大喷发的喷发物空间分布进行评价。获取了长白山天池火山近代喷发物的空间分布及规模。这对长白山天池火山未来喷发危险性初步评价、火山地质制图及火山灾害预测有重要意义。     

BP模型双样本训练方法

根据气象预报应用情况，分析ＢＰ模型训练人工神经元网络中存在的问题，并提出双样本训练方案。试验表明，采用双样本训练的网络，实际预报能力较高。     

四川省暴雨人工智能神经元网络预报系统的研制

以ＭＳＷｉｎｄｏｗｓ３．１为操作系统而开发的计算机软件．以数值预报产品、动力诊断分析、降水数据库等为基础，综合运用图象识别、人工神经元网络、数据库管理等技术，最后形成完全自动化业务预报系统．     

自动制图综合人工神经元网络方法的研究

现代神经生理学研究表明 ,人脑的大量神经元构成有所分工而又紧密联系的神经元网络 ,它的结构和功能可以采用物理可实现的系统人工神经元网络来模拟。制图综合是人脑神经元网络获取、处理、输出地理信息的复杂视觉思维过程 ,可以用人工神经元网络来模拟。文中探讨了制图综合的人工神经元网络的设计 ,并对用于实现自动制图综合的结果进行分析 ,指出其应用前景。     

陕西省人工神经元网络降水年,季度预报系统

利用Ｂ－Ｐ人工神经元网络进行了陕西省年度,季度降水预报试验,提出了利用０－１模型解决多等级预报问题的方法,并建立了年度,季度等级预报模型,经过试验,表明该方法预报效果良好,最后对模式在应用中的一些问题及目前其它预报模型的差异等进行了讨论。     

彩色地图分色方法综述

彩色地图分色是地形图符号提取与识别的首要问题,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色地图分色方法有较全面的了解,因此对各种彩色地图分色方法进行了系统的论述。先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、神经元网络、模糊方法、基于样本学习的统计方法、遗传算法、基于熵的方法等主要的彩色地图分色技术进行综述,并比较了它们的优缺点。     

应用人工神经元网络方法识别近震与远震

利用人工神经元网络方法,提出了一种在实时系统中识别近震与远震的算法,并用广东省台网记录的地震波形数据进行训练和测试。结果表明,该算法能准确可靠地识别远、近震,可以应用于台网的实时处理系统。     

利用数字遥感图像研究长白山天池火山近代喷发规模

利用LandsatTM、ERS - 1SAR遥感图像资料 ,结合地质考察、测年资料 ,采用多源数据融合技术 ,运用GIS、正交小波变换、人工神经元网络 ,对图像进行了分类 ,研究了长白山天池火山近代喷发规模及喷发物分布特点 ,为火山灾害评价提供了重要依据     

水产饲料配方优化的人工智能技术

本文面对水产饲料配方优化中假设目标函数和约束条件均为线性而采用单纯型法注解方法的不足，指出水产饲料配方的优化应当是多项式目标函数、线性和非线性多种约束条件的非线性规划。     

非对称双环神经网络系统的稳定性和Hopf分岔

环型结构在神经网络中普遍存在,目前对环型神经动力学分岔研究大多数局限于单环情形.值得注意的是,神经网络由成千上万个神经元耦合而成,这些复杂的神经元网络结构不可能只由一个环形结构来准确表述,因此研究具多环拓扑的神经网络模型更具实际意义.本文提出了一种非对称双环神经元网络模型,选择单环的时滞和为分岔参数,分析了双环模型的稳定性和Hopf分岔.最后给出数值仿真对结论进行了验证.