GIS支持下的水文生态效应评价混合型专家系统设计初探

文章从人工神经网络(ANN)、专家系统(ES)各自的优势和不足出发，结合地理信息系统(GIS)技术的特点，介绍了水文生态效应评价的混合型专家系统(HEMES)的基本结构模式和各模块的功能。然后抓住ANN、ES、GIS的共同作用因子一专家知识，从数据库结构、C 类方面探讨了三者集成的问题，并根据集成的思想探讨了相关功能设计。指出HEMES是一种更准确、易操作的评价技术，可作为相关管理、决策者的辅助工具。     

钢筋混凝土框架电算结果的人工调整

根据钢筋混凝土多层框架的设计经验和设计规范，对如何调整电算结果中的梁，柱截面尺寸，配筋率，裂缝宽度和梁，柱配筋等问题进行探讨，并提出相应的建议。     

神经网络及其在水库调洪演算中的应用

结合洪水灾害管理的特点建立了水库调洪演算的人工神经网络模型，阐述了其基本原理及算法，并结合某水库调洪演算实例说明了其应用。     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

人工湿地污水处理系统脱氮研究进展

系统地介绍了人工湿地去除污水中氮污染物的机理及国内外研究进展，详细阐述了影响人工湿地污水处理系统脱氮的内、外界因素，对于人工湿地污水处理工艺的推广应用提供科学依据。     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

特大火灾定量与定性风险管理技术应用探讨

定量化风险管理技术有其无可比拟的优势，但无法对风险因素中的人为因素进行管理。本文通过分析量化管理的缺陷和定性化管理的优势，提出应根据具体情况，采用定量化与定性化管理相结合的管理方式，并提出定性化管理的具体方法。