论GIS模糊不确定性以及处理方法探讨

论述了GIS模糊不确定性的认识，介绍了不确定性的相关概念，阐述了GIS的模糊不确定性，及其处理方法。     

受约聚甲醛的热力学性质研究

采用旋转异构体模型，将受约束聚甲醛(POM)长链等效为约束在圆柱体内，用完全计算法研究受约的聚甲醛链的热力学性质，发现体系的配分函数Z与链长N存在关系：lnZ=aN b，其中N也代表键的数目，a和b仅与温度T和无限长圆柱体的直径D有关．这种方法为研究多链体系的热力学提供一种近似方法。     

模糊智能控制技术在库鄯线输油主泵控制中的应用

针对库鄯线输油主泵转速调节问题，采用了模糊控制技术进行控制，并通过实验数据对主泵自控调节效果进行了评价．结果表明，模糊智能控制技术对原油长输管道进行自动化调节是可行的。该技术能够在确保水力系统稳定的前提下，满足工艺运行的多方面需求。     

定性功能的定量评价——模糊统计法

功能评价是价值工程的重要部分。定性功能的数量评价是国内外价值工程界都在关心和探讨的问题。目前已提出一些评价方法,但都有局限性。本文用模糊统计原理讨论了感觉评分的统计规律性,并在此基础上给出了定性功能定量评价的数学模型。通过实例应用效果比较满意。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。