基于地理信息系统与人工神经网络耦合技术的产油潜力评价模型

对控制油田产油潜力各种影响因素进行了系统的分析，选择地质构造、储层孔隙度、储层渗透率和原油性质4个因子作为控制油田产油潜力的主控因素。应用地理信息系统(GIS)的空间分析和处理操作功能，构建了各个主控因素的子专题图层，并建立了主控因素与每米采油指数间的非线性人工神经网络(ANN)分析模型，最终提出了评价产油潜力的GIS与ANN耦合模型。应用该评价模型对埕北30潜山油藏的产油潜力进行了评价，并应用灵敏度分析方法对该地区各个主控因素的灵敏度进行了系统分析，有效地解决了人工神经网络难以通过权重系数矩阵来判定各个影响因子影响程度的难题。     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

基于人工神经网络的学科能力评价

在科学分析学科能力结构的基础上，给出了学科能力量化的人工神经网络模型，以探索公平、准确、有效的评价学科能力的方法，促进教育评价的科学化水平的提高。     

基于人工神经网络模型的臭氧生成灵敏度预测

本文将臭氧生成灵敏度指标Φ=k_HC+OH［HC］/k_NOx+OH［NO_x］及其影响参数作为输入参数,建立了人工神经网络模型,预测了日本海利尻岛海洋大气边界层臭氧生成的控制因素及其灵敏度特征。预测结果与化学模式计算结果基本一致,证明文中所建立的人工神经网络模型具有较好的预测性能。研究结果表明,人工神经网络模型可以作为一个有效的工具用于对流层臭氧生成灵敏度特征的确定及相关的臭氧消除策略制定。     

基于地理信息系统的海啸灾害模型

应用地理信息系统技术开发了海啸灾害损失评估系统，通过浅水非线性方程数值模型，模拟海啸运动过程。数值模型采用“迎风”格式，并考虑底摩擦和移动边界条件，采用AreView作为地理信息系统平台，同海啸运动数值模型进行集成，对夏威夷Hilo湾1960年Chilean海啸进行了模拟和计算，给出了淹没面积和流速场分布。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准,通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本,遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤,建立可靠、有效的软件质量综合评价模型,克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明,本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性;各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系,可靠性指标对软件质量等影响最大．     

基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究

根据青藏公路铁路沿线（50 km缓冲区）生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP（Multilayer Percetron）模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示：青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是：柴达木山地荒漠区（4.2585）,果洛那曲高寒灌丛草甸区（2.7640）、青东祁连山地草原区（2.7335）;沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是：针叶林生态系统（4.3096）、荒漠生态系统（4.1174）和无植被地段（3.6182）。在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱。依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区：柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区。     

基于层次分析法的地区节能潜力评价模型研究

在能源消费总量和能源消费强度目标分配过程中,需要建立一套合理的指标分解方法,用于衡量该地区的节能潜力.应用层次分析法,从节能责任、节能能力、节能潜力、节能难度四个方面选取能源消费总量、GDP、人均能源消费量、高耗能行业比重、人均GDP等10个指标,根据不同的情景设置权重,构建节能潜力评价模型.以东莞为例,根据城市节能潜力指标评价模型测算东莞各片区节能综合指数,可为地区五年规划或年度节能减排目标测算提供参考.     

基于人工神经网络的农产品网络交易平台效益评价研究

农产品网络交易成为发展趋势,为了有效地评价交易平台的效益,本文选取影响网络交易平台效益的指标,运用人工神经网络分析法,构建出农产品交易平台效益评估模型。并对依谷网、易果网以及多利农庄进行了效益评价,比较了三个交易平台在农产品信息、客户服务、安全保障、经济效益上的差异。本文用实例说明了该评估模型的可行性,丰富了农产品交易平台效益的研究。     

地理信息系统技术在矿产资源定量评价中的应用与发展

矿产资源是人类生存和生产过程中最为重要的资源之一。如何有效地利用定量而且不可再生的矿产资源,发挥其使用价值,成为人们讨论的重点。至此,矿产资源评价随之而生,随着科技手段的不断发展,地理信息系统逐渐成为研究矿产资源评价的重要技术手段。     

建筑投标价格指数神经网络方法及敏感性分析

将神经网络技术应用于建筑投标价格指数预测,提出了两种神经网络的变量敏感性分析方法,并用提出的方法分析了投标价格指数所涉及变量的敏感性．     

基于人工神经网络和遗传算法的中小企业决策模型

为适应现代经济和社会的发展,使企业面临纷繁复杂的内部和外界环境,利用遗传算法和人工神经网络建立一数学模型,同时结合企业态势分析法（SWOT）选取各类指标——企业所处状态、策略集,形成一个完善的企业决策模型：该模型能在充分考虑企业现有状况和已有历史数据的情况下,得出决策结果,帮助企业管理者作出科学决策。     

上市公司财务状况评价的统计和神经网络方法

根据上市公司的财务报表对上市公司的财务状况进行综合评价对投资者的投资和监管部门的监管活动具有重要的指导意义.本文利用主成分分析方法对产生于财务报表的各种财务比率指标进行优化处理,形成新的主成分指标,并以主成分作为输入变量,使用竞争学习网络进行聚类分析.最后用广泛采用的综合评分方法得出每一类企业的财务特征,清晰直观的表达了企业的财务状况.     

基于整体优化算法电爆冲击波人工神经网络模型

电爆冲击波产生机理及影响因素较复杂,很难对其产生过程建立精确的数学模型。在实验研究的基础上,将基于整体优化算法的前馈神经网络用于该问题,建立了电爆冲击波人工神经网络模型。可作为电爆冲击波理论和实际应用研究的参考模型。     

基于MATLAB实现的ANN方法在地下水质评价中的应用

MATLAB 6.5工具箱提供了径向基网络的实现函数,该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的特点。将其应用于抚州市地下水环境质量评价,并尝试利用MATLAB的PREMNMX函数进行原始数据预处理、利用RAND函数在水质评价标准等级间内插构造足够数量的训练样本、检测样本及其目标输出、确立水质评价等级界限,取得良好的评价结果,对提高水质评价的精度与客观性具有十分积极意义。     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

基于GIS的空间数据集成方法研究

回顾了早期的两种数据模型,介绍了面向实体的数据模型和拓扑关系数据模型的优、缺点,在此基础上总结了GIS多源数据产生的原因和集成发展的迫切性、介绍了三种多源数据集成模型和GIS数据模型的发展方向,提出了一种从CAD数据到GIS数据的转换方法和分析了在转换过程中存在的问题以及解决的思路.     

基于神经网络逆系统的鲁棒主动队列管理算法

通过在中间节点上使用主动队列管理策略来进行有效地拥塞控制,在保证较高吞吐量的基础上稳定地控制队列长度,从而实现了端到端的时延控制和保证QoS需求.在研究中,TCP的流量控制过程被视为二阶非线性时变系统,并通过可逆分析,证明该系统可逆,采用神经网络逆系统这种近年来发展起来的非线性鲁棒控制理论作为控制器的设计方法,设计出一种新的主动队列管理算法.仿真试验表明,这种算法的稳态和瞬态性能都优于与其具有相同实现复杂度的 RED和PI算法,并且在负载扰动和参数变化时具有很强的鲁棒性.神经网络逆系统方法应用于非线性的流量控制过程中有助于系统稳定性和鲁棒性.     

基于GIS的ITS系统构成 

针对我国目前智能交通系统（ITS）的发展现状，参考国外ITS的发展趋势，对地理信息系统（GIS）在ITS中的应用进行了设计。详细阐述了交通管理、公共交通管理、出行信息服务、应急处理、商业车辆运营管理、车辆控制和安全6大子系统的基本功能。借助GIS平台，构建完备和可扩展的ITS数据库，进行了各个子系统的应用设计，形成了融合GIS空间数据管理和智能分析功能的智能交通系统，为ITS领域系统整合提供了一个解决方案。