简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：现有的火成岩分类方案中,存在某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少,投影重叠以及含有玻璃质导致一些岩石分类错误等问题.提出了以火成岩的SiO2、TiO2、Al2O3、FeO等11个氧化物成分为变量,利用人工神经网络BP网络建立火成岩岩石化学分类模型.研究表明该分类方法是合理的、可行的,取得了良好的判别分类效果,对46个检验样本的判对率达97.8%.

简介：随着Internet技术的发展和人们对地理信息系统（GIS）的需求，网络上空间数据的发布，已经成为GIS的发展趋势。网络电子地图随之应运而生。我们以ArcIMs9．0作为webMap服务器，MicrosoftⅡS作Web）服务平台，结合javaScript，XML对网络电子地图系统的开发进行了探讨和研究，以合肥工业大学校园为背景，完成了的网络电子地图的系统模型构架。系统的查询、浏览、空间分析等功能齐全，使用方便。系统模型可在相关地区移植，利于推广，避免重复开发。

简介：简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.

简介：本文结合北京市东城区花市枣苑小区地热开采数据成果，分析了网络RTK的主要工作原理，以及该技术在矿业权实地核查领域中应用的潜力。

简介：新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。

简介：中国地质学会主办的《地质学报》、《地质论评》、《地质学报》英文版在我国期刊界享有很高的声誉，三刊所载内容基本代表了我国地质界基础研究的最高水平，每篇论文的平均引用次数高达3～4次，

简介：水体污染的危害涉及很多方面，由于工业废水、生活污水和农田广泛使用农药等使各类有毒有害物质进入水体，导致水质不断恶化，使淡水湖泊的富营养化、水生生物的生境平衡遭受破坏、水产品产量下降、大量排放含酸废水的后果，使水工建筑物及其附属设施造成腐蚀等等。由于生物链富集作用，鱼类、贝类体内有害金属及其化合物的含量可比水体浓度增高几十倍甚至上千倍。中某些有害无素大量积聚，曾引起过水俣病、痛痛病和肠道传染病等公害疾病的发生。因此，水污染已经直接或间接制约了国民经济的持续发展和严重威胁到居民和生活与健康，必须从根本上治理水污染是迫在眉睫的百年大计，是造福子孙后代的大事。本文提出充分发挥水体自净能力，综合治理水体污染的原理和方法。

简介：北京市永定河冲洪积扇中上部，具备建设地下水库的基本条件。本文在确定永定河地下水库水资源人工补给方式的基础上，分析了各方式的入渗能力，提出了地下水库的人工补给方案，利用地下水数值模拟的预测结果和有效储水率计算公式，首次研究了地下水库的储水能力，分析了永定河地下水库的水资源补给效果。结果表明，永定河地下水库水资源人工补给能力最大可达18．93m^3／s，回灌地表水2．42×108m^3的情况下地下水位最大回升32m，地下水储存量增加2．09×108m^3，回灌后1年和5年的有效蓄水率分别为78．6％和46．8％，北京永定河地下水库具有较好水资源回灌能力、储存能力，地下水人工调蓄能够起到明显的效果。