新疆某工程分散性土的综合判别方法

分散性土的抗冲蚀能力很低,易发生管涌、冲沟等破坏,对于分散性土的判别尚未形成统一的标准。以新疆某工程黏土心墙填筑土样为研究对象,在测定其基本性能的基础上,采用针孔试验、碎块试验、双比重计试验、孔隙水可溶盐试验和交换性钠离子百分比试验对土样的分散性进行鉴别,将土体的分散性统一划分为高分散性、分散性、过渡性、非分散性4个等级。针对不同鉴别方法出现分散性结果不一致情况,对土的分散性从高到低分别赋分值为4、3、2、1,结合5种鉴别方法的原理,分别赋予针孔、碎块、双比重、孔隙水可溶盐和交换性钠离子百分比试验不同权重,最终依据赋分值及权重,将土样的分散性综合判定为高分散性、分散性、过渡性和非分散性4个类别。该方法可有效避免各试验方法的不足,对准确评价土的分散性提出了一种新的评价方法。

碳酸盐岩储层流体性质综合判别方法

以电性物性特征、声波参数或气测参数等单项信息为依据,针对判别碳酸盐岩储层含油气性存在多解性大的问题提出了基于数学算法,融合测井、气测录井等多项信息的流体性质综合判别方法。分析了多项资料对油气的相对敏感信息,利用开源数据挖掘软件WEKA,将决策树、径向基函数、神经网络、聚类分析4种数学算法应用于流体性质综合评判,并通过模型精度的对比分析,优选决策树和神经网络算法模型。冀东探区测试资料证实,该方法较单一信息的判别方法准确性更高,应用效果显著。

基于广义回归神经网络的砂土液化综合判别方法

基于厦门地区大量钻孔试验数据,分别采用规范法和Seed法对该区饱和砂土进行液化判别。然后选取二者判别结果相同的数据作为训练和测试样本,运用广义回归神经网络,对二者判别结果分歧的钻孔数据进行二次判别。结果表明:广义回归神经网络性能良好,预测准确度高。此外,这种综合判别方法也提高了饱和砂土液化判别的准确度,并为其他地区饱和砂土的液化判别研究提供借鉴和参考。

滚动轴承故障诊断中的多参数综合判别方法

分析了轴承故障诊断中特征参量提取的不确定性，在综合考虑轴承发生故障时产生二次效应中的多个特征参量的基础上，首次提出综合利用模糊数学中的隶属度函数和灰色系统理论中的关联度计算的一种多参数综合判别方法。文章系统论述了该方法的计算过程，并成功地应用到铁路车辆滚动轴承的故障检测系统中，实践证明该方法算法简单且具有很高的可靠性。

动力用煤结渣特性综合判别指数的研究

针对目前国内采用的煤种结渣性判别指数的预报准确率偏低,不能可靠预报煤种结渣特性的实际情况,对收集到的90余个中国动力用煤的灰渣特性资料,采用加权平均法,给出了一种新的煤种结渣性综合判别指数R。经验证,该综合判别指数R的准确率可达90％。

基于模糊综合判别的森林火险等级预报研究

森林火险气象因子的预报具有很大的不确定和模糊性,而依赖于气象预报因子的森林火险预报同样具有等级判别的模糊性。以海南岛森林火险气象等级预报为例建立森林火险预报模糊数学模型,研究建立森林火险预报模糊综合判别数学模型的关键技术,并分析对比模糊数学模型与其它常用森林火险预报方法模型的优劣。结果表明模糊数学模型在海南岛森林火险等级预报中显现出明显优势,它能够更好地分辨出高森林火险与低森林火险,较好反映森林火险等级与气象因子之间存在的复杂关系。

松软土物理力学指标综合判别标准研究

针对高速铁路特点,结合地基承载力计算公式,应用数理统计原理,对两个典型工程试验段软弱地基的土工试验和螺旋板载荷试验资料进行统计分析,推导出松软土室内试验天然抗剪强度指标判别标准关系式;经对不同地区大量土工试验数据的统计分析,界定了松软土室内试验天然含水量、天然孔隙比判别标准;系统归纳提出了松软土室内试验与原位测试物理力学指标综合判别标准体系推荐表,并通过两个不同沉积环境大量松软土测试资料的实例判别,验证了软松土判别标准的可行性。

ISODATA在油水层综合判别中的应用

针对油藏地质中油水层判别问题,提出了一套利用测井资料综合判别油水层的ISODATA方法,建立了此方法的数学模型,并编制了相应的软件。运用该方法对地质情况复杂的海拉尔盆地乌尔逊地区的测井资料进行处理,总符合率达88.0%。结果表明该方法可提高油水层识别的精度。

PSD-V-A综合判别法在胶合木胶缝缺陷测试中的应用研究

使用兴安落叶松,制作了模拟单层与双层胶缝缺陷的胶合木构件,采用超声波法对胶合木构件的声速、波幅及整体波形进行了详细的测试与分析,并提出采用PSD-V-A综合法来判别胶缝缺陷的位置、边界与严重性。该方法可避免以往单一声学参数分析法可能存在的误判现象,提高了判别的准确性。

GMS多通道资料综合判别可降水云

利用１９９５年７～１０月影响山东的１２次降水天气过程３７０个时次的ＧＭＳ－５卫星云图，以及对应时次全省９５个雨量观测站自记降水资料，统计分析了静止气象卫星各通道资料与降水概率的关系。探讨了静止气象卫星云图综合识别可降水云的方法。

有效储集空间综合判别方法及应用

有效储集空间综合判别是地震储层描述的一个重要内容，也是“油气参数分析与解释”的重要组成部分。有效储集空间综合判别方法是建立在最大隶属原则和最优分类矩阵及聚类中心基础上的，它是一种新的多参数预测技术。有效储集空间综合判别系统由储层分析、理想分类样本及有效储集空间预测等部分组成。该系统结构合理，使用方便，分类清晰。经广泛使用表明，该系统具有稳定性好的优点，并不受参数多少的限制和分类数目的限制。应用实例表明，通过综合判别获得了天然气富集层段和区块，取得了很好的地质效果，提高了勘探的成功率，因此，该方法技术具有广泛的实用价值和推广意义。

基于概率神经网络的污泥堆肥腐熟度的综合判别

由于污泥堆肥过程中各组分间相互影响和制约,污泥腐熟程度的判别系统呈现模糊性,使得传统评价方法对该判别系统很难正确认识。文章根据污泥堆肥的具体情况,提出了以含水率、挥发固体、粪大肠菌值、发芽指数作为腐熟程度的判别指标体系,并基于概率神经网络建立污泥堆肥腐熟程度的综合判别模型,然后用该模型判别上海市某污水厂污泥快速好氧堆肥工艺污泥堆肥样品的腐熟程度。结果表明:①将污泥堆肥的含水率、有机质、粪大肠菌值和种子发芽指数作为判别指标,可以判别污泥堆肥腐熟程度;②概率神经网络可以建立判别指标与稳定化程度等级之间复杂的非线性关系,为腐熟度的判别提供一种通用的模式,且判别结果比较合理。

基于神经网络与图象处理技术的油水层综合判别

提出了一种基于神经网络与图象处理技术相结合的油水层综合判别方法。首先将数字化测井曲线和地层参数经预处理转化为二值点阵图象模式，经过点阵数据编码压缩提取和记忆曲线所表征的地层模式特征，然后利用BP算法与遗传算法相结合的方法训练多层前馈神经网络。所得神经网络稳定、学习收敛速度快，同时有很强的记忆能力和推广能力，此模型对解决油水层综合判别问题具有良好的适应性。通过对大庆油田采油八厂升平油田葡萄花油层8口井的资料处理，取得了很好的效果。

邯郸市新近沉积饱和粉土地震液化的综合判别

采用标准贯入试验法、静力触探法及宏观判别法对邯郸市某工程粉土地基进行了液化判别,并对判别结果进行对比分析。根据判别方法所考虑的因素和特点,结合粉土的区域特征,提出了适合邯郸市饱和粉土的综合判别方法,从而提高了液化判别的可靠性。

断层圈闭封闭性综合判别方法及其应用

为了研究含油气盆地断裂发育区油气分布规律,在断层圈闭封闭(侧向和垂向同时封闭)及其影响因素研究的基础上,通过比较断层圈闭遮挡断层岩的泥质体积分数和断层侧向封油气所需最小的断层岩泥质体积分数的相对大小,以及断层圈闭的盖层断接厚度和垂向封闭所需最小盖层断接厚度的相对大小,建立了一套断层圈闭封闭性综合判别方法,并将其应用于渤海湾盆地冀中坳陷霸县凹陷议论堡地区沙二段断层圈闭封闭性的综合判别中。结果表明:议论堡地区沙二段断层圈闭封闭区主要分布在王仙庄断层中部和北部、梁召断层南部和马西断层中部,该断层圈闭封闭区有利于沙二段油气聚集与保存。研究结果与目前议论堡地区沙二段已发现的油气分布情况相吻合,表明用该方法综合判别断层圈闭封闭性是可行的。

辛置煤矿复杂灰岩含水层的模糊综合判别法

本文通过对辛置煤矿52个矿井水水质的系统研究,总结了辛置煤矿3个复杂灰岩含水层的水化学特征,并利用改进的模糊综合判别法对辛置煤矿3个灰岩含水层的水样进行了判别研究。研究结果表明:辛置煤矿石炭系太原组K3灰岩含水层水化学特征明显,其判别依据为SO4-Na型,且水样的γCa/γSO4比值均小于0.5;由于地质构造复杂、地层岩性不均一和地下水径流条件多变,造成石炭系太原组K2灰岩含水层和奥陶系峰峰组O2f灰岩含水层的水质参数相互重叠,无法通过常规水化学方法进行有效判别。本研究采用常量离子当量浓度百分比、γCa/γCl和γMg/γCl作为模糊综合判别模型中的判别因子,取代传统判别法中利用常量离子质量浓度作为判别因子,将水化学机理与模糊数学原理有机融合,使模糊综合判别法的准确度由原来的75%提高至96.2%。

综合判别函数相关器实验研究

本文采用综合判别函数（ＳＤＦ）构成了一个畸变不变相关滤波系统，并利用它进行了一系列实验研究，实验结果证明：以ＳＤＦ技术与相干光空间匹配滤波相结合的光电混合相关器能够实现畸变（旋转、比例、方位和位移）不变相关识别。

人工神经网络在医用多指标综合判别中的应用

本文提出医用多指标综合判别的人工神经网络方法，以冠心病的多指标判别为例，尝试了该方法的效果．结果表明，神经网络方法性能良好，可望成为医用多指标综合判别的有效工具。

基于主成分分析的苹果品种综合判别体系构建

选取富士苹果和美八苹果的代表性评价指标,进行对比分析建立苹果品种的判别函数,为苹果品种的判别检验奠定基础。分别测定了富士和美八2个品种各300个果实的果形指数、硬度等13项理化指标,进行主成分分析,筛选出其代表性理化指标,进而挑选出5项共有指标为自变量,建立苹果品种判别函数。选取色泽b*值(X_5)、硬度(X_6)、水分(X_7)、VC含量(X_(10))、可滴定酸(X_(11))5项理化指标,运用Fisher判别函数,建立了苹果品种综合判别体系,其判别正确率均达到100%,为苹果品种差异性鉴别提供了一种客观、可行的多指标综合判别方法,为近红外光谱分析技术提供了一种鉴别苹果品种的模型。

光电混合综合判别相关器自动跟踪系统

在本文中，作者回顾了综合判别函数（ＳＤＦ）的基本理论，简要地介绍了用ＳＤＦ实现畸变不变相关的技术途径。在此基础上，成功地将ＳＤＦ相关器应用于目标跟踪，并利用ＳＤＦ相关器构成了一个自动跟踪实验系统。实验结果证明：该系统具有比较好的收敛性和跟踪性能。