化探异常多元素组合模式识别

运用化探异常组合模式的概念，论证了化探异常组合模式存在的客观性，讲述了化探异常组合模式识别的基本方法及几种常见的组合模式标本；论述了化探异常组合模式识别在有色金属找矿方面的意义，并举例说明了模式识别方法的基本过程，列出模式识别计算机程序的基本框架。     

应用灰色过程模式方法进行储层参数的识别与预测

应用灰色过程模式识别与预测方法的目的是为了进行储层参数的识别与预测,识别储层的特征参数,预测有利含油气区块.灰色过程模式储层横向识别技术与以往的点模式识别有很大的不同,它是在点模式的基础上引入动态滑动提取法发展起来的,是在一定时窗间隔内,对时间序列求取多个子序列,通过求取这些子序列的特征参数来组成母时间序列的特征参数向量,在某一地震道提取特征参数时提取一系列的参数集,它比仅取一个平均值具有更好的三维地震特征表征能力.该方法还引进模糊理论与分形理论,使得对于裂缝等具有分形特征的储层物性参数描述更具有实际意义.并基于过井处的已知井建立预测模型进行井间外推预测,与已有钻井的实际地质情况吻合程度高,保证了预测的高精度.本文首次运用该方法对胜利油田义和庄区块碳酸盐岩古潜山储层进行裂缝、溶蚀孔洞发育带等预测,针对碳酸盐岩储层溶蚀和裂缝复杂的特点,通过提取灰色参数、模糊参数和分形维数等对非线性地质体具有较强表现能力的参数来作为预测的控制参数,是预测方面的尝试性进展.     

规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。     

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。     

一种基于BP网的非线性变换信号模式识别算法

为了获取常用超短波信号的特征参数,采取一种非线性变换的方法。根据信号参数的分布信息,对信号特征不够明显的参数进行二次变换,使所有信号的特征参数都具有较好的区分度,并利用BP网对这些特征参数进行识别。大量的仿真实验表明,该方法参数提取容易,计算量较小,在较低信噪比下能够较好地识别常用的超短波信号。识别的信号为2FSK、MSK、QAM、DPSK和FM。     

BP网络在位场解释中的应用

介绍了ＢＰ网络的特点，阐述了它在位场资料解释中应用的方法、特点和可行性。通过模型计算证实了该方法在位场异常识别中的效果，正确率达９７％。此外，通过修改网络单元的激发函数，增强网络的稳定性和内插功能，使ＢＰ网络在多层密度界面反演中得到满意的结果，模型和实例计算证明了该方法的有效性。     

典型滑坡监测点优化布置

利用数值模拟技术与模糊模式识别算法提出了滑坡监测点优化布置的基本方法。以链子崖危岩体为例,以Ⅳ-Ⅳ′剖面作为滑坡监测点优化布置的典型剖面,根据监测变量（位移）对外界干扰因素作用下的灵敏度大小与监测信息量获取大小之间的关系,对该危岩体的监测变量（位移）进行了灵敏度分区研究,进而对该典型剖面的监测点进行了优化设计。研究结果表明,链子崖危岩体地表位移监测点宜布置在位移量明显和状态变化灵敏度较高的部位,深部位移监测钻孔宜穿越所有水平位移变化的灵敏区域。     

时间剖面上小断层的计算机自动检测

煤田地震勘探一直探寻着对小断层的自动检测方法，因受各种因素的影响，至今尚无良策。本文介绍了多元地震参数的模式识别方法，并通过模型及实测资料成功地检测到１０ｍ以下小断层。     

应用模式识别定量划分潜在震源区

本文以陕西关中及部分邻区为例,考虑地质构造、地震活动及地球物地场等因素,采用不同的模式识别方法和多种计算方案,以定量判定潜在震源区。其结果表明,模式识别方法有利于地质、地震活动及地球物理场等多种因素综合应用,并能选择和显示判定潜有震源区的主要特征。不同模式识别方法的比较和多种试验方案的综合,则可提高潜在震源区判定的可靠性和稳定性。     

中强以上地震的震后趋势早期综合判断方法的研究

利用一次中强以上地震(M0>4.7)发生后头3天的地震序列资料,应用模式识别、模糊聚类等方法对未来3个月内是否可能发生相当(M=M00.3)或更大(M>M0)地震作综合判定研究.回顾性预报评分结果表明,应用这些应用数学方法作综合判定比单项方法的效果明显地好.其中模式识别 CORA-3算法的 V 评分值最高,44个已知地震序列样本(5个Ⅰ类,39个Ⅱ类)参加学习和训练,内符识别全部正确.对事先留下的最后4个已知地震序列(2个Ⅰ类,2个Ⅱ类)作外推检验也全对.对研究过程中新发生的二次地震序列,一次正确,一次误判.亨明(Hamming)方法和模糊聚类方法分类的内符评分 V 可达0.8以上.外推也多数正确.