本文關(guān)鍵詞：非參數(shù)統(tǒng)計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學》 2009年

非參數(shù)統(tǒng)計與人工智能技術(shù)在水土空間變異中的應(yīng)用研究

劉全明  

【摘要】：空間變異理論是當今世界科技發(fā)展前沿關(guān)注的熱點。本文針對土壤水鹽空間變異性問題,以我國大型引黃灌區(qū)-內(nèi)蒙古河套灌區(qū)內(nèi)兩個典型節(jié)水灌溉區(qū)域為例,探索并開拓水—土空間變異的新原理和新方法。本文的主要研究成果有: 為了解決多數(shù)中小樣本容量有限或受特異值影響而造成有偏分布,使得統(tǒng)計特征非正態(tài)分布,本文引入穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計學RGS的穩(wěn)健克立格后仍具有明顯平滑效應(yīng)。對影響點分析的研究表明:影響點識別法與特異值識別法具有一致性,應(yīng)在影響點分析的基礎(chǔ)上尋求特異值。 為此嘗試把ANN的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入土壤水鹽環(huán)境監(jiān)測,為水土空間變異研究提供新方法。經(jīng)過大量探索性研究,建立了土壤水鹽估計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:BP法可在一定程度上克服OK法的平滑效應(yīng),對原始數(shù)據(jù)沒有參數(shù)及嚴格地采樣分布要求,不涉及特異值的問題,簡單而實用,但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具有統(tǒng)計分析的顯著檢驗性功能。 在國內(nèi)初次引進非參數(shù)統(tǒng)計學(NPG)理論的主要方法—指示克立格(簡寫IK)法,進行了試驗區(qū)內(nèi)耕地、鹽荒地夏灌前土壤水鹽時空分布的模擬與估值。對指示閾值選擇方法進行了探討,獲得的土壤水鹽指示閾值可供參考。重點對IK法的指示克立格模型與參數(shù)進行了系統(tǒng)分析,發(fā)現(xiàn)水鹽指示克立格平均概率與指示閾值、指示變異函數(shù)有密切關(guān)系,不宜選擇中位數(shù)作為單一閾值,單從提高概率預(yù)測精度考慮,水分指示閾值應(yīng)該盡量選擇低于中位數(shù)的偏小閾值,鹽分指示閾值應(yīng)該盡量選擇高于中位數(shù)的偏大閾值。IK法雖有獨特的估計作用,仍有一定平滑效應(yīng),且指示概率的方差較大。同時首次將析取克立格(簡寫DK)法用于土壤水鹽估計,對比了IK法、DK法與概率克立格PK法的概率估計功能。 鑒于ANN不具有顯著性統(tǒng)計分析功能,而IK法仍有平滑現(xiàn)象,文中探討了指示克立格與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合方法,按照基于(非參數(shù))統(tǒng)計分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思路,創(chuàng)新性地提出了人工神經(jīng)指示克立格這一新技術(shù)。將人工指示克立格用于土壤水鹽評價發(fā)現(xiàn):人工神經(jīng)指示克立格具有指示克立格和ANN的優(yōu)點,對數(shù)據(jù)無統(tǒng)計假定,不涉及特異值識別與處理,但可以高度逼近線性與非線性函數(shù),將特異值的影響限定在子區(qū)內(nèi),自然可減弱特異值的影響,平滑效應(yīng)顯著減弱,很好解決了非線性逼近問題,人工指示克立格可用于土壤水鹽監(jiān)測并推廣到其他相關(guān)工作中。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TP18;P628.2
【目錄】：

摘要3-4

Abstract4-8

1 引言8-15

1.1 研究意義8-9

1.2 人工智能技術(shù)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10

1.3 非參數(shù)統(tǒng)計理論在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-13

1.4 研究目標、內(nèi)容及技術(shù)路線13-15

2 采樣系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析15-21

2.1 采樣系統(tǒng)設(shè)計 115-16

2.2 采樣系統(tǒng)設(shè)計 216-17

2.3 土壤樣品測試與分析17

2.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析17-21

3 穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計學在土壤水鹽空間變異中的應(yīng)用研究21-34

3.1 穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計學的基本原理22-29

3.1.1 特異值處理的影響系數(shù)法原理23-24

3.1.2 特異值處理的估計鄰域法原理24

3.1.3 穩(wěn)健變異函數(shù)推求法24-25

3.1.4 理論變差函數(shù)模型檢驗25-26

3.1.5 RGS案例分析26-29

3.2 空間信息影響點識別29-31

3.2.1 空間信息影響點的識別原理29

3.2.2 空間信息影響點識別案例分析29-31

3.3 空間信息影響點與特異值關(guān)系研究31-32

3.4 小結(jié)32-34

4 基于BP網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域土壤水鹽模型34-52

4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理34-35

4.2 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測35-41

4.2.1 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立35-36

4.2.2 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算與分析36-41

4.3 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測41-51

4.3.1 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立41-42

4.3.2 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算與分析42-44

4.3.3 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計學計算與分析44-46

4.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RGS的比較分析46-51

4.4 小結(jié)51-52

5 非參數(shù)統(tǒng)計理論應(yīng)用52-64

5.1 指示克立格原理53-55

5.2 指示克立格模型與參數(shù)研究55-60

5.2.1 指示閾值的選擇55-56

5.2.2 指示閾值與函數(shù)關(guān)系研究56-60

5.3 指示克立格估計60-62

5.4 小結(jié)62-64

6 概率估計方法比較64-79

6.1 析取克立格基本原理簡介64-65

6.2 析取克立格應(yīng)用65-70

6.3 IK、DK、PK法概率估計比較70-78

6.4 小結(jié)78-79

7 非參數(shù)統(tǒng)計理論與人工智能技術(shù)的融合79-88

7.1 人工指示克立格原理80-81

7.2 人工指示克立格與其他方法應(yīng)用81-87

7.3 小結(jié)87-88

8 結(jié)論與展望88-91

致謝91-92

參考文獻92-100

作者簡介100

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6 趙秉群;王云秀;;介紹STYR庫的功能及其地質(zhì)應(yīng)用[A];中國地質(zhì)科學院礦床地質(zhì)研究所文集（17）[C];1986年

7 康西言;楊彬云;;河北省沿海地區(qū)風速的變化趨勢和突變分析[A];中國氣象學會2006年年會“氣候變化及其機理和模擬”分會場論文集[C];2006年

8 李方文;李竹渝;楊朝良;H.Hennig-Schmidt;;可重復(fù)談判行為的跨文化實證研究[A];加入WTO和中國科技與可持續(xù)發(fā)展——挑戰(zhàn)與機遇、責任和對策（上冊）[C];2002年

9 蔣萍;;中國衛(wèi)生行業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究[A];遼寧省哲學社會科學獲獎成果匯編[2007-2008年度][C];2010年

10 吳瑾;周紅鳳;王翠華;張波;劉丹;王雯;;血清VEGF、bFGF在胃癌中的表達及臨床意義[A];第四屆中國腫瘤學術(shù)大會暨第五屆海峽兩岸腫瘤學術(shù)會議論文集[C];2006年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 ;[N];中國信息報;2004年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 劉全明;非參數(shù)統(tǒng)計與人工智能技術(shù)在水土空間變異中的應(yīng)用研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學;2009年

2 董潔;非參數(shù)統(tǒng)計理論在洪水頻率分析中的應(yīng)用研究[D];河海大學;2005年

3 王瑤;基于樣本子集差異基因表達檢測的統(tǒng)計方法研究[D];吉林大學;2011年

4 倪煒;空中目標微波輻射特性及檢測方法研究[D];華中科技大學;2012年

5 趙楠;基于機器學習的供應(yīng)鏈績效智能分析方法研究[D];天津大學;2010年

6 董桂才;中國農(nóng)產(chǎn)品出口市場結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學;2008年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周祥林;太湖流域干旱特征非參數(shù)統(tǒng)計分析[D];河海大學;2006年

2 張中偉;保守分析與最佳估算相結(jié)合之LOCA認證分析方法論[D];上海交通大學;2011年

3 林穗華;壽命試驗下一個失效時間的預(yù)測[D];華東師范大學;2007年

4 吳丹宇;路橋投資項目后評價建模與算法研究[D];武漢理工大學;2008年

5 岳敏;函數(shù)性非參數(shù)數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用[D];廈門大學;2009年

6 魏巧玲;惡性腫瘤疾病負擔研究[D];廈門大學;2009年

7 陳巖;非壽險損失數(shù)據(jù)尾分布的非參數(shù)統(tǒng)計研究[D];云南財經(jīng)大學;2010年

8 李雪月;非參數(shù)變換核估計在洪水頻率計算中的應(yīng)用研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2010年

9 韓天紅;非參數(shù)方法對幾個經(jīng)濟數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析[D];華東師范大學;2009年

10 顧然;基于RVA框架的水庫生態(tài)調(diào)度研究及決策支持系統(tǒng)開發(fā)[D];華中科技大學;2011年

  本文關(guān)鍵詞：非參數(shù)統(tǒng)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：199018