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1.
案例推理的地学应用背景和方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。  相似文献   
2.
3.
李建生 《海洋科学》1994,18(3):68-71
1海平面变化特征1.1全新世中期海侵根据地层中所含硅藻属种雷州半岛海康南田乡一15m钻孔岩芯,含有丰富的硅藻,主要属种是①:具槽直链藻(Melosira sulcata(Ehr)Kutz)、范氏回箱藻(Pyxiclicula weyprechtiiGrun)、条纹小环藻(Cyclotellastriata(Kutz)Grun)、流水双菱藻(SurirellafluminensisGrun)。上述硅藻主要是海相生活属种,今日南田乡已距离海岸线5km。徐闻海安西侧一18.5m钻孔岩芯中的硅藻除上述属…  相似文献   
4.
传统的GIS查询方式和信息检索方式已经难以满足人们对地理信息查询和检索的越来越广泛的需要,为此需要发展新的地理信息查询检索方法。本文将地理本体的思想引入到信息查询应用中,从查询式优化、查询式扩展、可视化与检索结果知识化等方面展开讨论,是对传统查询检索方法的丰富和发展。在此基础上,设计了基于本体的信息检索模型框架,详细并讨论了实现该检索模型的两个关键技术-自然语言处理技术、本体推理技术。  相似文献   
5.
本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。  相似文献   
6.
河南熊耳山区的铁炉坪银矿定位于高级变质基底中的NE向断裂带中,是熊耳山脉状造山型金、银、铅锌矿床的重要组成部分。成矿作用包括了早、中、晚3个阶段,分别形成石英-黄铁矿,多金属硫化物和碳酸盐脉3类矿物组合。早阶段成 矿温度大约为373℃左右,成矿流体δD=-90‰,δ~(13)C_(co_2)=2.0‰,δ~(18)O=9‰,来源较深;晚阶段流体温度<203℃,δD=70‰,δ~(13)C_(co_2)=-1.3‰,δ~(18)O=-2‰,属于浅源大气降水热液;中阶段流体均一温度210~249℃,δD=-109‰,δ~(13)C_(co_2)=0.1‰,δ~(18)O=2‰,是深源与浅源流体的混合。对比讨论表明,熊耳山区的早前寒武纪变质基底、熊耳群火山岩和燕山期花岗岩类的三者之一或它们的混合物,均无法提供具有早阶段流体D-O-c同位素组成(高δ~(18)O和δ~(13)C,低δD)的成矿流体,表明早阶段流体来自栾川群和管道口群的碳酸盐-页岩-硅质岩建造的变质脱水作用。矿石硫同位素组成较低,铅同位素比值较高,同样不可能来自熊耳山的主要地质体,更不可能来自其下伏的地幔和下地壳,指示成矿物质和流体应主要来自栾川群和管道口群。尽管栾川群和管道口群地层的同位素地球化学研究尚待补充,铁炉坪银矿的同位素地球化学特征似乎只能借助碰撞造山成岩成矿与流体作用模式才能合理解释。即华南与华  相似文献   
7.
在分析了成矿预测的特点并在对澜沧江南段铜多金属的成矿规律深入研究的基础上,利用MORPAS系统抽取构置了来自地质异常场、成矿异常场和矿化异常场等多源信息的16个预测变量;把研究区划分为2.5 km×2.5 km大小的1334个统计单元,利用证据权重法的数学模型对研究区铜多金属矿产进行预测;圈定了3级成矿远景区;研究表明证据权法用于成矿预测方法简单,结果可靠性较高;利用MORPAS系统进行成矿预测可以提高工作的效率和精确度.  相似文献   
8.
基于规则知识的空间推理研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
在一般空间推理的基础上 ,提出了空间推理扩展 ,即基于规则知识的空间推理。该方法结合了人工智能的基本原理 ,继承并发展了空间推理的方法学 ,其推理过程建立在空间知识与模型集成的基础上 ,以规则知识为推理控制 ,因而更符合实际 ,具有更大的灵活性。实例验证了本方法的正确性。  相似文献   
9.
van Westen  C. J.  Rengers  N.  Soeters  R. 《Natural Hazards》2003,30(3):399-419
The objective of this paper is to evaluate the importance of geomorphological expert knowledge in the generation of landslide susceptibility maps, using GIS supported indirect bivariate statistical analysis. For a test area in the Alpago region in Italy a dataset was generated at scale 1:5,000. Detailed geomorphological maps were generated, with legends at different levels of complexity. Other factor maps, that were considered relevant for the assessment of landslide susceptibility, were also collected, such as lithology, structural geology, surficial materials, slope classes, land use, distance from streams, roads and houses. The weights of evidence method was used to generate statistically derived weights for all classes of the factor maps. On the basis of these weights, the most relevant maps were selected for the combination into landslide susceptibility maps. Six different combinations of factor maps were evaluated, with varying geomorphological input. Success rates were used to classify the weight maps into three qualitative landslide susceptibility classes. The resulting six maps were compared with a direct susceptibility map, which was made by direct assignment of susceptibility classes in the field. The analysis indicated that the use of detailed geomorphological information in the bivariate statistical analysis raised the overall accuracy of the final susceptibility map considerably. However, even with the use of a detailed geomorphological factor map, the difference with the separately prepared direct susceptibility map is still significant, due to the generalisations that are inherent to the bivariate statistical analysis technique.  相似文献   
10.
The multivariate information conprehensive processing technique is especially important at present to the digital mineral prospecting. However, the GIS-based weights of evidence have provided us with powerful tool for the quantitative assessment of mineral resource potential. In this paper, the mineralization model is established, based on the achievements made by previous researchers, to mend such deficiencies ad few references on ore fields in Yujiacun, Yunnan Province and the shortage of quantitative prediction and assessment of mineral resources. In addition, the weights of evidence are used to make a systematic quantitative prediction and assessment of mineral resources there, so that 2 mineral prospecting target areas of grade Ⅰ and 8 mineral prospecting target areas of grade Ⅱ are delineated, providing the further mineral resource exploration with the basis for the selection of mineral deposits.  相似文献   
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