基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

区间数相离度的决策矩阵排序的一种新方法

针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题,首先弥补原有的区间数规范化方法的不足,然后给出了区间数的理想属性值和负理想属性值的定义,接着提出了一种基于相离度的决策矩阵排序的一种新方法,最后给出了一个例子说明此法的有效性和可行性。     

郯庐断裂带古新世—早始新世左旋走滑活动的反射地震证据

在渤海南部莱州湾附近,横过郯庐断裂的反射地震剖面直接显示了郯庐断裂带的延伸、运动性质和活动时限的证据.郯庐断裂带在渤海内几何形态和断裂组合与陆上出露情况基本一致.根据切过断裂带的剖面和平面上断裂系组合特征,判断其为兼具垂直位移的左旋走滑运动断裂系.由于断裂带活动控制了同构造沉积地层的发育,可以确定其活动的时限相当于渤海湾盆地孔店组和沙四段沉积期,即为古新世-早始新世期.此后,可能由于太平洋板块的俯冲方向的改变,引起区域性应力场的改变,北北东向严格意义上的郯庐断裂带不再有明显的活动,转而被北东向的右旋走滑构造活动所替代.     

大跨度空间网格结构多维多点随机地震反应分析

对大跨度空间网格结构进行三向正交地震动的多点激励下的随机地震反应分析．建立了多维多点随 机地震动激励下的地震反应分析方法,并依据建筑抗震设计规范确定了平稳随机地震动功率谱密度的模型 参数．数值仿真分析了某柱距80 m的大跨度平板网架分别在一维地震动或三维地震动的一致激励、行波激 励和考虑部分相干效应的随机激励下的地震反应．结果表明:考虑地震动的空间效应后,关键杆件的内力 增幅可达30％;多维地震作用比单维地震作用下结构杆件的内力大．由此得出结论,对于大跨度空间网格 结构的地震反应分析,必须考虑多维地震动的多点激励．     

一类不确定性决策问题的变权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础,探讨了多属性决策问题中所包含的不确定性可以用灰色模糊数表示的情况,提出了基于灰色模糊信息的多属性决策的概念.利用分析方法和技巧,融合变权和熵权误差分析法,构建了灰色模糊多属性决策问题的算法,直接由灰色模糊决策矩阵确定变权的基础权重和上确界,使算法在理论上更加严谨可靠,为不确定型多属性决策方法研究提供了一条新思路.给出的算例说明了算法的可行性.     

井间地震资料深度域合成记录的制作方法

在对深度域的井间地震资料进行地质解释时，用于层位标定的合成记录必须是深度域的。对深度域的地震资料合成记录制作方法进行了探讨。总结归纳深度域合成记录制作过程应包括：(1)利用声波、密度等测井曲线进行层位划分并建立深-时关系，根据多层介质反射系数的波动方程推导公式，求取频率域的反射系数；(2)对时间域的井旁道记录利用同态反褶积方法提取地震子波，得到频率域的子波谱；(3)利用频率域褶积模型计算合成记录，作反傅里叶变换得到时间域合成地震记录，再根据时-深关系求出每个时域采样点对应的深度点，按照所要求的深度采样间隔进行重采样，得到深度域合成地震记录。应用实例表明，利用该方法制作的合成记录与井旁道的吻合程度较高，可以用于井间资料的层位标定。     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

基于Delphi环境下组件制作的研究

在Delphi环境下,研究了组件制作的方法。从Delphi组件现有的可视组件库(VCL)和交叉平台组件库(CLX)的特性出发,讨论了组件制作的几个步骤,并且对每个步骤进行说明和列举相关代码示例。     

建筑工程质量的多目标量化评价方法

依据建筑工程质量综合评价指标体系,利用层次分析法、最小二乘法和属性数学等方法,建立了综合评价模型,对建筑工程质量进行多目标综合量化评价.最后用实例验证了模型和方法的可行性.     

Cook-Seiford函数的若干推广

用例子指出Cook-seiford函数所得的群排序的不唯一性，并利用计算机模拟实验说明这种情况出现的几率较大，提出Cook-Seiford函数的两种推广：加权的Cook-Seiford函数和基于Minkowski距离的Cook-Seiford函数；解决了Cook-Seiford函数结果不唯一的问题．推广的Cook-Seiford函数还可以用来进行多属性决策．