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41.
随着对GIS中的空间对象模型和自然地理特征表达的研究深入,模糊空间对象被提出。针对模糊空间对象表达的特点,提出了一种基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法。该方法将模糊技术与神经网络相结合,利用神经网络的学习能力调整模糊隶属函数和模糊规则,使系统具备自适应的特性。实验表明,这种基于模糊神经网络的生成模糊空间对象的方法比传统方法大大的提高了成果的精度。 相似文献
42.
地面核磁共振模型约束反演含水层参数 总被引：1，自引：1，他引：0
导电模型的地面核磁共振感应电动势是含水量的非线性函数.引入模型约束的迭代反演方法求解该非线性问题的反演.在反演过程中,根据理论公式计算迭代过程中灵敏度矩阵,并采用平坦模型和光滑模型两种约束.对均匀半空间、层状导电模型和实际数据进行了反演模拟,结果表明,模型约束迭代反演方法能从地面核磁共振感应电动势获得含水层较为合理的含水量及分布,且该结果可以从作为初始模型的均匀含水量分布反演得到.对无噪音数据,平坦模型和光滑模型约束对反演的含水量分布影响不大;但当数据存在一定的噪音时,平坦模型约束将比光滑模型约束获得更为精确的含水层参数. 相似文献
43.
依托“西部煤炭资源高精度三维地震勘探技术”项目工程,对晋城某矿南翼大巷东南区5m×5m×1ms的三维地震数据体,采用三维地震属性参数预测煤层厚度及其变化规律：沿3煤层、15煤层10ms时窗提取地震属性42种,根据钻孔资料,计算出煤厚与地震属性相关系数;从中优选出相关系数大于0．35的地震属性,其中3煤层9个、15煤层10个;然后进行地震属性互相关分析,优选出与3煤、15煤层厚度相关系数较大的4种属性,建立预测煤厚的BP神经网络模型,分别选取3煤层12个、15煤层4个实测数据作为学习训练和测试样本,以钻孔地震属性作为学习样本,对网络进行训练,最终获得全区煤层厚度。经与预留钻孔成果资料对比,预测精度较高,结果可用。 相似文献
44.
利用地球化学数据,运用人工神经网络方法对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨海相的白云岩进行了分类、识别,判别率达１００％,结果表明,该方法性能良好,可望成为岩石分类、判别的有效手段。 相似文献
45.
在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。 相似文献
46.
47.
48.
49.
50.
本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。 相似文献