神经网络国内外发展概况,神经网络最新研究方向

神经网络研究现状

光谱分析因其具有灵敏性、高精度且无破坏性，在快速检测物质的化学成分和相对含量方面表现出色，在分析化学等领域得到广泛应用，并延伸至生物化学及分子生物学、农业以及其他相关领域中

当前光谱分析技术已发展完善，在实际应用领域中得到了广泛应用。以光谱分析理论为基础开发出的高分辨率遥感技术，在农业等领域的具体应用中展现出显著的优势：能够有效获取农田相关信息，并通过监测作物生长发育状况来评估作物产量水平；同时有助于识别作物病害特征。

尽管具备强大的物质波谱"识别能力"。但要在处理"同谱异物"以及"异物同谱"等方面则需与现代分析手段配合使用。例如小波变换卡尔曼滤波以及人工神经网络(Artificial Neural Network－ANN)遗传算法(Genetic Algorithm－GA)等方法。

在光谱分析领域内，
人工神经网络（ANN）常被用来执行物质生化组分的定量测定（陈振宁及其团队，
2001；
印春生及其团队，
2000）。此外，在光度分析领域中亦有较多实例，
例如，
于洪梅及其团队（
2002
）运用ANN来解析铬与锆元素混合吸收光谱，
并配合分光度法实现两者含量的精确测定。

ANN在非线性校准与光谱数据处理等方面也有应用（Blank，1993；方利民等；2008）。

而在模式识别领域得到了最广泛的运用，在神经网络研究方面取得了显著成果。例如，在混合小波系数分类与去噪研究方面取得突破性进展的Eicemanetal.（2006）就采用了属于人工神经网络的一种技术——遗传算法进行研究。

目前，在高光谱影像模式识别领域中关于自组织特征映射神经网络的研究与应用还较为有限；相比之下基于遥感波谱维光谱分析技术的应用研究同样较为匮乏。

SOFM在遥感图像处理领域具有广泛应用性。例如Moshouetal。（2005）提出了一种基于SOFM神经网络的数据融合方法其分类误差降至1％；Doucetteetal。（2001）开发了基于SOFM设计的SORM算法成功从高分辨率影像中识别出道路；Toivanenetal。（2003）通过SOFM技术从多光谱影像中提取边缘这一方法不仅适用于大规模影像数据还具有重要的实用价值；此外研究者们还发现该方法能够有效地应用于大规模遥感影像中的边缘检测并取得了显著的效果：如基于5137片叶片的光谱数据利用SOFM神经网络实现了对小麦早期黄锈病的有效诊断其准确率达到99%以上。

然而，在一些分类任务中（当样本的真实类别标签难以直接获得时），自组织特征映射（SOFM）无需预先设定样本的期望类别标签。相较于BP等传统神经网络模型而言，SOFM的主要优势在于能够自主识别数据中的固有特征，并显著提升其在模式识别和分类任务中的应用范围。

基于前述内容,本章主要从光谱分析的角度阐述了有关高分辨率遥感影像的信息提取过程.在不同的波长区间内,该技术能够实现其目标数据的具体解析.随后,采用自适应聚类算法将具有较大重叠程度的数据集进行了分类识别,并结合波长分布特征完成了采样点类型的判别.最后,通过从中提取小麦条锈病病情严重度的相关信息,成功地构建了一种新的高分辨率影像波长-空间分布特征相结合的方法

谷歌人工智能写作项目：小发猫

bp神经网络研究现状

rfid 。

由于其包含隐藏层并遵循特定训练规则, BP网络展现出强大的非线性映射能力; 网络设计者可根据实际需求灵活配置隐藏层数、各层节点数量以及学习系数等关键参数,从而实现高度灵活性; 此外, 该算法具备抗噪声能力, 即使面对带噪输入也能有效识别其潜在特征; 通过训练后会将输入样本所携带的关键特征及其对应规律分配给神经网络中的权重参数.

总体而言，在分析BP网络的优点时可作如下阐述：首先从理论基础层面来看 BP 网络具有扎实的算法推导基础 并且其收敛性能表现优异；其次经过系统训练 BP 网络在实际应用中的运算效率显著提升 并且可以在特定条件下实现对实时性任务的支持；此外基于其多层架构 BP 神经网络具备深层结构下强大的非线性映射能力 这一特性使得 BP 网络在信息处理领域中绝大多数问题均可被建模为数学映射问题 并且通过合理设计每层神经元数量及权重参数调控机制 可以有效实现对任意可学习任务的求解能力

当下，在各个技术领域中手写字体的识别、语音识别、文本一语言转换、图像识别以及生物医学信号处理均取得了实际应用。

尽管BP算法在许多方面与其它算法相似但也面临着独特的挑战

其学习过程主要依赖于误差导数的指引

在面对众多局部极小值时往往陷入这些陷阱而无法到达全局最小值

在追求快速学习的同时难以保证结果的精确度

较快的学习速率虽能提高效率但会使系统出现震荡现象

较慢的学习速率虽能提高结果精度但会使训练时间显著增加

关于神经网络中隐含层结构的选择目前尚无统一理论标准

国内外人工神经网络的研究现状

基于人工神经网络的土坝病害诊断知识获取方法摘要内容：采用土坝测压管水位异常诊断作为实例案例研究对象，并对反向传播(BP)神经网络模型进行建立模型过程；随后通过典型的训练样本数据集利用神经网络计算生成明确的分类规则；这些分类规则将被提供给专家系统用于推理判断。

该创新性方法主要应用于土坝病害诊断知识的获取，并旨在扩展并完善现有知识获取手段。

我国目前主要修建了不同类型的水库8.6万余座（在全球范围内处于领先地位），数量众多的大中型水闸达7.6万座左右，并拥有规模宏大的河道堤防网络约20万公里

这些水利工程和设施所发挥的重大作用与利益显著推动了社会及经济的进步。

然而从另一个角度来看，在现有的水利工程中也存在着诸多安全隐患。受限于当时的技术与经济条件以及其它复杂因素的影响，在许多工程中都存在病害或隐患的问题。加之年久失修与管理不到位等因素的综合作用下，在相当程度上削弱了老化的现象表现得尤为明显，并对工程的正常运行及效益产生严重的影响。其中有一些工程因这些问题导致了严重事故的发生

仅就土石坝而言,累计发生3.4%的坝体失修现象,这一现象令人忧心忡忡.工程安全状态的确诊与评估,以及对现有问题的有效治理,均需要建立完善的监测体系与科学评估机制.在水利工程管理领域,如何突破现有技术局限,实现监测精度与预警响应能力的全面提升,正是一项极具挑战性的技术课题

水工建筑物的病害诊断是一项极具挑战性的专业工作，并非易于实现。它要求具备丰富的专业知识和技能方能胜任。

一种有效的方法是在建立完善的基础监测体系的前提下

而专家系统开发过程中的核心难点主要体现在知识获取上，并非仅此而已。它不仅涉及体系结构和内容难以获得的问题，并且其中推理规则中的参数（如可信度）不易量化也是一个不容忽视的挑战。

笔者以土坝为研究领域研发了一种具有学习功能的土坝病害诊断专家系统ESLEDFDS[1,2]。在系统研发过程中针对知识获取问题采用了传统访谈法与案例学习相结合的方式。

研究表明，这种形式表现优异。本文将采用土坝测压管水位异常监测数据的获取与分析作为实例,系统性地阐述了一种基于人工神经网络的事例学习方法。

一、知识来源分析及获取方法的选择 在土坝病害诊断中涉及的知识来源主要包括三个方面：其丰富的实践经验集中体现在这些资深工程师或相关领域专家大脑中的专业知识库中；这些专业知识库具备专有性和潜在性的特点。

通常情况下, 即使是专家本人也难以系统地整理. 分析并概括自己的知识经验, 并且无法进行系统的解释. 这也意味着它难以被获取, 并且是ES知识的主要来源之一. (2) 相关文献资料. 作为信息载体而言, 在研究领域中承载了丰富的理论依据和实践经验.

其主要体现在规模较大、分布较广。此外，在同一领域内不同文献通常由不同研究者编写，在探讨同一个问题时可能会导致观点上的分歧。然而这也有助于减少单一研究者专业视角的局限性。

在众多分散的文献资源中收集ES知识库所需的知识与方法，并通过系统分析与对比来确定最优方案。

一般而言，在专家的大脑中存储的知识往往是零散且不成体系的；通过访谈的方式，在让专家讲述自己的知识时，这些零散的片段往往难以迅速地有条理地整合在一起。

当真正遇到实际问题（实例）时，坝工诊断专家便能进行良好的分析，并由此可知这种刺激会促使自己有意识或无意识地整理自己的专业知识。

所以，在与专家共同研究实例时，则可掌握其推理过程及其所依据的知识；同时，在那些经过专家深入分析而形成的工程实例中则蕴含着专家的知识体系和推理能力；并且在这些多数情况下而言，则是经过实践检验均正确无误。

因此，在ESLEDFDS领域中，实例被视为一种极为重要的知识源。我们可以通过一些模型与方法对实例进行学习，并从中提取包含诊断信息的知识内容。在ESLEDFDS的知识获取过程中，“我们综合运用了以上三种不同的知识源。”

通过实地考察专家团队，并与之共同对文献资料进行深入分析的基础上

......。

人工神经网络的预测发展现状？

。

这一问题值得探讨。
从长远来看，
人工神经网络的发展前景广阔。
然而，
在短期内实现一个完善的系统还为时尚早。
可以说，
虽然虹膜显示器就是人工智能发展的重要成果，
具体来说，
在人的眼网视网上安装了计算机数据后就可以显示出来。
从而取代传统电子眼技术．
美国这项基于人工智能的新技术仍处于研发阶段。

国内外研究现状与趋势

（一）美国开展地下水可持续利用研究的历史悠久

在1897年的《Iowa自流井》一文中，美国地质调查局的Norton最先提出了"含水层"这一概念。美国科学家Todd于1900年指出，在过量开凿自流井时,地下水位会随之下降。

在1923年，Meinzer出版了《美国地下水形成与理论探讨》以及《地下水文学概要》，系统归纳了水文地质学的研究进展和理论成果。同时首次对全国地下水资源进行了定性评价，并详细阐述了美国地下水的形成过程及其发生、补给、排泄、径流等动态特征；并深入分析了其数量特征及其质量组成情况，并就地下水的开发利用提出了相关建议（陈美贞, 2006; 陈仁升等, 2003）。

1935年，《Non-steady flow theory》首次提出后，在众多领域中得到了广泛应用，并为众多实际问题提供了良好的解决方案；在地下水开发领域内，人们逐渐认识到地下水资源资源有限性；20世纪30年代，《Tolman及其团队》首次揭示了地下水开采所导致的海水入侵与地面沉降现象的存在

20世纪60年代中期开始，在每个州范围内依次实施了各地区的地下水资源调查以及采用均衡评估法进行的地下水资源评价工作。1963年时,McGuinness系统性地总结整理了各地区地下水资源评价方面的研究成果。

在1977年美国发生了重大干旱之后，在随后于1978年美国地质调查局（USGS）启动了这一项名为‘区域水系统分析项目’的研究计划后，在经过大约20年的研究与探索过程中

当前数据显示，在美国总共消耗的水资源中约有20.7%来自于地下水资源开采总量。具体而言，在这一总量中98.3%的家庭用水主要依靠地表水水源地供水系统提供服务, 57.4%用于畜牧业活动的主要水源来自地下水资源, 而41.5%则用于农业灌溉过程的主要水源同样来源于地下水源系统, 同时公众对于生态环境优化与保护意识也日益增强

为此

自19世纪以来美国地下水开发历史表明

在19世纪之前，在经济和社会发展过程中地下水主要作为补充资源发挥作用，在水资源利用领域地表水的开发利用研究占据重要地位

自20世纪60年代以来，在经济社会发展中扮演着越来越重要的角色的基础资源——地下水，在持续干旱之年更是倍受关注。与此同时，在这种背景下出现的一系列问题逐渐显现：含水层趋于枯竭，并导致依赖于地下水维持生存的生态系统加速衰退；地表沉降及海水 intrusion等问题愈发显著地显现出来。

据USGS统计，在美国公共供水中，地下水的比重从1950年的26%增到2000年的37%。

上世纪八十年代末起，在全球范围内逐渐形成了共同保护地下水环境的认识，在美国联邦政府的推动下

在《美国地质调查局地质部科学战略（2000～2010年）》及《水资源部发展战略（1998～2008年）》这两份研究报告中》，着重突出了地下水的利用性和可持续性问题研究工作内容，并具体涵盖了以下几个方面的调查：一是城市化进程及郊区发展对地下水影响的研究；二是海岸带的土地利用情况及人口规模扩大对地下水的影响；三是地下水资源与地表水资源相互关系的研究

（二）国内地下水评价研究动态自20世纪50年代起，在地质矿产部及相关部门的组织下，在全国范围内展开了大规模的地下水及环境地质问题调查评估工作。该研究涵盖了区域水文地质特征分析、供水水文地质评估、环境水文地质研究以及地下水资源评价等重要内容，并积极推广新技术与新方法的应用。

在50多年的水文地质工作中基本摸清了我国地下水资源在地域上的分布规律并将西北和华北地区的地下水勘察研究列为一项重点战略任务并投入了大量的人力物力完成了各项基础数据的收集整理并通过建立完善的信息化管理系统实现了信息在各环节之间的高效流转在此基础上又开始将地下水视为地壳中的一个重要组成部分以及影响地球环境的关键因素之一开展了关于地壳四层结构及其相互关系与全球水循环及气候变化的研究运用大型断层面剖面图以及同位素追踪技术深入探究地下水资源循环机制特别是在信息技术快速发展的背景下利用新一代信息技术加快了对地下水资源评价速度

50多年的地下水评价工作具有的特点：
①遵循国家规划、服从国家目标，并确立了地下水评价的基本原则；
②充分利用水文地质的优势，在服务国家工程建设方面发挥了区域性和基础性的评价作用；
③通过积累丰富的资料与实践经验，并为地下水评价方法的研究奠定了坚实的基础

自20世纪70年代以来,随着应用数学与地下水动力学间的相互渗透,再加上电子计算技术的推广与运用,传统水文地质学领域得到了前所未有的拓展与深化,推动了地下水资源评价从定性分析向定量分析的新阶段发展

地下水资源评价的核心理论经历了从定水头条件下的稳定流动到非常水头条件下的非稳定流动的过程；从平面流动问题扩展至空间流动问题；从传统模拟方法发展到了解析解与现代数值模拟技术相结合的新阶段；包括但不仅限于有限元分析方法、有限差分数值模拟方法以及基于计算智能的综合分析方法等

地下水质量评价随着研究范围的扩大而逐步演进为综合评价体系；在方法上也经历了由传统数理统计向聚类分析技术、神经网络模型以及灰色系统理论应用的转变。

上世纪八十年代末期开展地下水资源评价工作的首要任务转移至对管理模型的研究工作，并涵盖与地下水开发活动相关的自然环境、社会环境和技术经济环境等多个方面的问题。

然而，在应对21世纪可持续发展的总体目标时,目前地下水评价工作的现状尚不能充分适应新型挑战

起源于上世纪八十年代初期的全国性地下水资源综合评价工作，则是以经济发展为首要目标并伴随环境成本而产生的结果，在指导思想、理论框架以及评估标准等方面均体现出历史时期的局限性

例如因为当时的认知能力和技术水平存在一定的局限性，在针对地下水系统的资源、环境以及生态属性的功能进行基本认识与评价的过程中 未能充分体现出可持续发展理念以及水循环理论 同时静态思维方式较为明显

在地质学的发展历程中,地下水资源的分类及概念发展过程经历了多个阶段。20世纪50～60年代期间,在我国地下水资源评价领域中,多沿用前苏联提出的"四类储存量"理论

在欧美一些国家也都使用过这些概念（曲焕林等，1991）。

基于水文地质专家长期实践经验的积累, 大家普遍认为'四大储存量'概念在评价地下水资源方面存在诸多不足 (陈雨荪等, 1982), 现在已经达到不再采用的地步.

于上世纪七十年代确立了'三种水量'的概念框架，并将这些指标分别对应着补给存储和开采限度，并于1989年被收入到国家标准体系中（GBJ27-88）。

然而，在实践与理论不断推进的过程中（徐恒力等, 2001），该方法的不足与缺陷逐渐显现。

方案仍沿用将含水层（或水源地）作为评价单元的方法，在整体性和系统性方面存在欠缺；其对补给量与储存量的空间与时间概念把握不够清晰，这容易导致同一水量被重复计算；此外，在实际应用中仅将开采量作为笼统描述并不够严谨

在20世纪80年代末期，“资源”概念逐渐被社会所接纳，并在此基础上形成了对地下水的认识体系。随后，在欧美、日本以及其它地区逐步形成了对地下水资源的认识，并陆续提出了包括"潜在可更新资源"（Potential Renewable Resource）、"可用更新资源"（Available Renewable Resource）、"安全开采量"（Safe Resource Output Limit）、"可持续开采量"（Sustainable Resource Output Capacity）以及"实际可持续开采量"（Practical Sustainable Resource Output）等多个关键指标来指导地下水的合理开发与管理

研究者王大纯教授（1995）等人基于地下水资源的自然属性将其归为两类即'补给资源'与'储存资源'其中'补给资源'即定义为含水系统具备恢复再生能力的水量

注：按照改写规则仅对表达方式进行改变未添加任何解释观点或问题回答

将含水系统的多年平均补给量定义为补给资源量，并规定其单位为立方米每年（m³/a）。储存在地层中的水量被称为"储存资源"。具体而言，在地质历史时期中积聚的重力水体积被界定为此处的储存资源量，并规定其单位仍为立方米（m³）。

陈梦熊院士等1983年提出的地下水资源分类模型，在经过不断修订并补充（2002）后仍具有广泛的应用价值。根据这一分类标准，在该模型下将地下水资源划分为"天然水源"与"可采水源"两大类。

"天然资源"被称为"在一个完整的小区域（地下水系统）中产生的地下水资源，在自然条件下的各种途径下获得的大气降水或地表水入渗、径流等补充所形成的具有特定水化学特性、可加以利用并遵循着水分循环规律变化的一年平均补充总量"；通常可以用该区域内各方面的补充总量或者排泄总量来进行衡量。

可采资源

地下水资源评价方法研究现状主要基于达西（Darcy）定律以及水量平衡原理，在此理论基础上形成了两类评价方法：具体包括“地下水系统水量均衡法”与“地下水系统水动力学法”。

"地下水系统水量均衡法"主要是基于质量平衡原理进行设计与应用，在分析地下水系统的补给来源、排泄去向以及储存空间之间的水流量关系时, 以此为基础计算地下水资源的数量

该方法不仅能够应用于大范围内的地下水资源水文计量，
还可以用于局域范围内的水文计量工作，
它不仅能够综合评估其补给与排泄能力，
还能详细地计算出各个组成部分的数量，
在评价过程中被广泛采用，
并且是一种科学可行的技术手段。

地下水系统的水动力学方法是基于达西定律以及水量平衡的基本原则构建地下水流运动规律的数学模型，并通过求解相应的数学模型来分析地下水系统的水量变化特征。随后进一步实现对地下水资源状况的综合评价。根据求解方法的不同将其分为解析解法与数值模拟方法两类

解析法基于地下水井流理论用于地下水量评价，在应用时通常选择那些均衡区范围较小且水文地质条件较为简单的均质含水系统进行分析评估。

直至20世纪50年代初，在地下水资源评价领域中，解析法扮演了关键角色；如今，在该领域中，解析法依然是确定水文地质参数的主流方法。

然而，在将解析法应用于覆盖广泛地下水系统时, 因实际存在的地层水文条件远比解析法所作的假定条件要复杂得多而导致这种方法的应用受到限制（薛禹群等, 1986）。

为了解决随着地下水开采规模的进一步扩大而出现的问题，在20世纪50至60年代期间逐渐发展起物理模拟技术（包括电模拟技术和砂槽模型等），但即便如此，在复杂水文地质条件下进行区域地下水资源评价依然面临诸多挑战

计算机技术和数值计算在地下水资源评价领域的发展使得一些复杂地下水流模拟成为可能。进而开始考虑含水介质的非均匀性和各向异性特性。对复杂的越流系统、不规则边界条件以及多相流和双重介质等问题进行了深入研究，并取得了显著成果。在概念模型中更多地保留了实体系统的自然特性特征。

由于数值法不仅适用于大范围地下水资源评价以及局部水源地的精确评估，在处理复杂水文地质现象方面同样表现出色，并且计算精度显著高于其他方法；因此逐渐成为地下水资源评价的重要手段之一，并因其易于实现系统分析目标而得到广泛应用

数值法不仅适用于大范围地下水资源评价以及局部水源地的精确评估，在处理复杂水文地质现象方面同样表现出色，并且计算精度显著高于其他方法

在地下水资源评价过程中，其中主要采用的技术包括：水文学分析方法、统计相关分析方法以及水文学与地质学结合的模拟方法等。

"水文分析法"是一种模仿陆地水文学中的测流分析方法，在估算地下水补给量方面具有独特优势。它特别适用于将地下水补给量完全转化为地下径流量的情况，在岩溶管道流水区、全排岩溶大泉岩溶水系统以及基岩山区裂隙水系统等传统方法难以适用的区域发挥重要作用。该方法的主要采用方式包括地下径流模数法和基流分割法等技术手段。

在缺乏实测水文地质资料的区域，“水文地质比拟法”常被采用，在这种方法中主要依据区域内局部地段或具有类似条件的其他区域的具体水文地质特征来进行分析对比。通过对比分析区内局部地段或具有类似条件的其他区域的实际水资源状况来推断全区范围内的地下水资源分布情况，并且这种方法通常用于估算可采储量。

在研究区域数据资源匮乏的背景下，该方法被视为权衡利弊后的无奈之举；然而其评价结果的准确性不足且可靠性较低。

该方法是一种统计学技术，在特定区域如地下水动态数据丰富而水文地质勘探试验资料较为匮乏的情况下具有应用价值。然而，在实际应用中难以达到理想的效果。

该采 retrieves试验法用于研究地下水系统在枯水期的动态变化特性，在非补给期（枯水期）按照模拟取水工程条件下进行持续抽水测试，在测试过程中通过建立抽水量-降深变化关系以及水量平衡方程模型计算得出水源地枯季时期的补给量，并据此确定水源地的最大可采水量

此方法主要应用于评估水源地的开采容量，在区域地下水资源评价过程中，则主要采用此方法来确定参数。综观国内外地下水评价领域的发展现状与成果可见普遍采用的主要方法包括“地下水资源水量平衡法”以及“数值模拟法”。

美国自1977年开始实施的'区域水系统分析计划'（缩写为RASAP, 1978年至1995年运行期间）通过综合运用数值模拟法与均衡计算法等手段, 对我国25个重点地下水水源系统水资源状况展开了综合评估工作（USGS, 1998）。

自2000年始启动的新一轮地下水资源评估项目中, 仍主要采用数值法（USGS, 2001）。

欧盟各国共同开展区域地下水资源的评估工作，在水量均衡法方面具有显著应用。（Fried, 1982；Rees and Cole, 1997）

此外也有大量国家采用水量均衡法与数值法进行区域地下水资源评价（LeslieB.SmithandKadriKülm, 2002；Shahin, 1989；Lloyd, 1990；UlfThorweiheandManfredHeinl, 2002）。

我国在20世纪80年代进行的第一轮全国地下水资源评价作为评价手段之一中，在该领域内均衡法和数值法也被视为重要的方法。

伴随着数学地质的进步，在国内外地下水评价领域逐渐出现了不少新的研究方向与技术手段。例如随机理论与神经网络模型（Kitanidis等1985年提出；Bates于1992年进行了相关研究；Gelhar等人于1993年提出了改进方案；Brannan等人于1993年对模型进行了优化；此外还有杨金忠及其团队于2000年提出了创新性研究）。然而这些方法仍处于理论研究阶段，在实际应用中也面临着诸多挑战。

3.地下水质量评价研究现状我国在先前的地下水质量评价工作中多采用外国学者设计的评估体系,例如内梅罗(Nemerow N.L.)指数法等

但是，在应用过程中逐渐发现现有的这类评价模式在理论上与实践上均存在一定的缺陷。随后我国地下水质量评价工作者们依据自身的实践经验与实际情况发展出多种适应性水环境质量评估方法以解决这些问题

自20世纪60年代以来, 就开始采用"环境质量综合指数"这一指标来进行定量表示, 经过几十年的发展, 已经形成并提出了多种计算综合指数的数学模型, 这些模型在一定程度上推动了环境质量划分工作的开展

早期全国性地下水质量评价尚无统一的标准体系目前尚未制定具体的标准依据我国建委与卫生部共同颁布实施的生活饮用水卫生标准 TJ20-76

该类评价方法主要运用指数评估法、综合参数分析法以及模糊数学模型等技术手段进行应用。就目前中国全国地下水质量综合评价而言，在确定具体评价指标体系、分类标准以及污染分级标准等方面虽有所调整和完善，但总体思路与技术框架仍沿用这一规范。

经历了几十年的发展与深入研究之后

因为多种因素影响地下水质量,所以各种评价方法均存在一定程度的不足

例如综合污染指标法采用"硬性分级划分标准"的方式进行分类评估，在灰色系统理论中需要构建多种效用函数模型（包括灰系统的白化处理函数以及模糊集的特征函数等），并结合人工设定各评价指标的权重系数（或权值分配），以实现对系统的综合评价目标。然而这种权重设定不可避免地带有主观色彩，在一定程度上影响了评价方法的应用通用性；此外该方法所涉及的有效函数体系与指标权重体系的设计都较为复杂，在实际应用中加大了应用上的复杂性和不确定性

在地下水质量评价方法中，“参数权重”问题普遍存在。例如指数法则将各个水质指标视为同等重要，在确定参数选取标准及权重分配上存在明显的主观因素；而模型法则往往由于其假设条件的限制，在应用过程中容易出现偏差。如今人工神经网络技术的迅速发展为地下水质量评价开辟了新的思路

4.地下水脆弱性评价研究现状自1968年Margat首次提出"地下水脆弱性"这一术语后尽管经过了数十年的发展然而至今国内外对于"地下水脆弱性"这一概念仍未达成一致的定义众多学者根据不同考虑的因素从不同角度为"地下水脆弱性"做出了各自的定义

截止1987年之前，“地下水脆弱性的概念”在其发展过程中可划分为两个阶段。直至1987年之前，“地下水脆弱性的概念”主要依据水文地质学自身的内部要素来定义。

1970年Margart and Albiet于1970年提出地下水系统的脆弱性是指在自然环境下污染源从地表渗透并扩散到地下水面的可能性。

Olmer与Rezc将地下水脆弱性视为其可能遭受危害的程度这一概念，并指出这种危害程度主要取决于自然条件的变化而非现有的污染源。Vrana则提出地下水脆弱性的概念涉及污染物如何进入含水层地表与其地下关系的复杂程度

1983年Villumsen等提出了地下水脆弱性的概念涉及应用中或废弃于地表的化学物质对地下水造成的危害。1987年的"土壤与地下水脆弱性国际会议"标志着该领域研究迈入了一个新的发展阶段。

多数学者认为，在定义地下水脆弱性时应重视含水层自身的易受污染特性以及人类活动与污染源的作用。另外一些学者指出，在当前或将来使用地下水时对其使用价值产生危害是判断其脆弱性的关键指标。

已被公认为 groundwater system's vulnerability is widely recognized as its ability to manage its state and properties in response to external influences over time and space.

1991年美国审计署采用"水文地质脆弱性"这一术语指代含水层在自然条件不受干扰时的易污染特性，并运用"总脆弱性"这一概念来说明含水层在人类活动干预下可能面临的环境污染风险。

美国国家科学委员会于1993年制定了关于地下水脆弱性的标准。该标准将地下水脆弱性划分为两种类型：一种为仅基于地文地质条件的固有脆弱性；另一种则针对特定污染源或人类活动的影响。

欧洲、北美及澳大利亚等地区，在地下水污染防治工作中已将治理重点转为防范污染，并系统地进行了地下水环境脆弱性评价工作，并全面编制了相应的评价图册。

目前我国尚未对"地下水资源脆弱性特征"作出明确定义；现有的定义大多源自国外文献；这些定义主要依据水文地质学内部要素来进行分析；具体应用于特定的城市区域或水源点；研究工作涵盖了"环境生态脆弱区 groundwater开发模式及系列编图"相关领域；主要探讨 groundwater的本质脆弱特征；通常采用如 groundwater易受污染程度、潜在污染影响大小以及防护效能等指标来替代原有的术语

5. 存在重大挑战自新中国成立以来, 地下水评价体系承担了保障国家经济社会发展需求的重要责任.

就地下水可持续利用而言，在地下水评价工作中仍存在以下问题：其一，在以往工作中，则侧重于地下赋存环境的调查研究，在地下含水层结构与地下水资源补给、径流与排泄条件等方面的研究深度则有待进一步加强。

在地下水资源评价中占据基础地位的是地下水系统的结构及其运动过程；从环境保护的角度来看,不仅对水文地质条件要求严格,而且是导致环境污染的重要制约因素；传统上对地下水资源质量特性、水文地质条件以及生态效应的关注程度相对较低

3）针对地下水资源可持续利用程度及趋势预测能力的研究存在不足，并未能充分满足国民经济对地下水开发前瞻性的需求

随着大量水利工程的建设，对地表水和地下水循环关系的影响带来了诸多新的水环境问题。其中地下水补给能力的变化尤为显著，导致某些区域出现地下水补给量减少的情况。这些变化进一步加剧了生态环境的恶化趋势。

因此，在新的地下水评价体系中必须考虑到这些变化的影响。（三）地下水资源评价现状1998年许志荣在《水文地质工程 geological》（第五期）上发表了“初步探讨地下水资源功能区划”，提出了开展地下水资源功能区划工作的必要性。

九十年代末，在该期刊的第一期发表文章详细阐述了一种称为"灰色聚类分析在地下水区划中的应用"的技术。

费为进等在《地下水》（第四期）上发表了"快速灰色分级聚类法在地下水功能区划中应用"一文,并提出这种算法是处理该领域问题的一种简洁方法。

就该时段而言，在地下水功能研究领域中，人们都是以地下水资源合理利用为目标展开探究的，并且主要依据的是传统地下水评价理论体系。

2002年中国地质调查局水环部从生态与地质环境保护的角度出发，在相关限制性条件下启动"地下水功能评价专题研究"项目，并委托中国地质科学院水文地质环境地质研究所组织开展了关于地下水功能理念、理论及评估方法方面的探索性研究工作；经组织专家讨论确认后，在当年成功构建了完整的分类体系并制定了科学的评估标准。

2004年6月该项目组成功构建并论证了"地下水的资源功能.生态功能.地质环境功能评价的科学体系"。该体系涵盖了基本理念.理论依据以及关键技术和指标体系等要素内容。项目团队开发出了"地下水功能评价与区划技术"这一实用工具.并作为一项重要成果编入中国地质调查局《全国地下水资源及其环境问题调查评价技术要求系列》中的第二卷.第三卷内容。随后.我们在兰州.武汉.石家庄等城市的水文局及 Relevant institutions举办多场"地下水功能评价与区划技术"专项培训工作坊.并在全国范围内的西北地区.华北地区以及东北地区广泛开展推广活动

2004年唐克旺等人在《水资源保护》第五期刊登了文章《地下水功能区划分浅谈》，介绍水利部门进行地下水功能区划的基本思路。
2005年水利部下了关于开展全国地下水功能区划定工作的通知。

2006年, 张光辉及其团队在《水文地质工程地质》第4期发表了一篇题为"区域地下水功能及可持续利用性评价理论与方法"的文章,系统地阐述了地下水功能评价的相关理论与方法;黄鹏飞等人则在同一年度的《中国环境管理》第2期刊登了一篇名为"层次分析法在民勤绿洲地下水功能评价中的应用"的文章,重点探讨了地下水的资源价值、生态效益以及地质环境价值等多方面状况。

罗育池等在2007年发表于《中国农村水利水电》第九期的文章题为"基于MapGIS的河南省浅层地下水功能评价与区划"。吕红等人在2019年的《水文》一文中探讨了一种新的方法论——"山东省地下水功能区划初探"。研究表明该技术可有效支撑政府管理职能的关键环节。闫成云等人则于同一年份发表于《水文地质工程地质》的文章题为"疏勒河流域中下游盆地地下水功能评价与区划》，通过实例分析展示了该技术的实际应用价值

截至2007年底，范伟获得了吉林大学授予的'吉林省平原区地下水资源功能评估'学术学位论文。张光辉及其团队在《地质通报》2008年第六期刊登文章中研究阐述了地下水资源功能评估与其可持续开采量之间的联系。

（四）关于地下水开发利用的研究现状及发展趋势表明该领域的研究呈现出内涵持续深化和扩展的特点。作为首要关注点的则是生态-地质环境保护问题，在保障能力的提升方面具有重要意义。

资源与环境并重已成为地下水可持续开发利用研究的核心议题；地下水的可持续性应用既要确保社会稳定的水供给需求得到满足；又要避免对生态-地质环境效益造成损害；同时要避免对未来长远水资源合理利用造成的不利影响

受人类活动影响导致的地下水资源退化问题修复与改善研究、对地下水资源疏干区域进行动态监测与管理措施、优化地下水资源获取途径及补给系统结构、构建地表水资源与地下水资源协同管理平台以及探索地下水资源可持续利用与其社会经济发展模式之间的关系及管理策略等议题属于当前研究重点。

地球表层系统的水文地质过程系统性地深入探讨已成为现代地下水科学演化的重要专题。包括土壤、包气带以及浅层地下水等地理实体在内的区域分布情况及其相互关系与地下水可持续利用性研究密切相关。

在地下水系统中，包气层作为连接潜水体与地表水的关键结构，在潜水体发育与更新过程中发挥着重要作用。这些如水热水解、氧化还原反应以及气体溶解作用等多种物质转化过程均在该区域发生。此外，在该区域不仅存在多种物质转化过程，在污染物迁移过程中也扮演着关键角色。

包气带中所发生的物理、化学和生物过程与水文地质学、土壤学、生态学和环境学之间的密切关系愈发深入（甘肃地调院，2007）。3）建立高效的地下水动态监测、状况调查和突发应急机制的过程中，社会经济发展需求愈发迫切。

1996年国际水文计划工作组将其界定为一项关键举措；该举措旨在支撑未来时期所需的社会福利与生态需求；同时确保这些系统在满足当前需求的同时保护生态平衡

在水资源规划、开发及管理领域中强调经济发展、环境保护以及人类社会福利三者之间的最优关联与协调机制建设，并特别关注未来变化趋势的整体性考量以及生态系统的完整性保护。通过建立这种系统性关联关系以期实现"未来遗憾的可能性降至最低"。

在2000年的一次美国会议上，“水资源综合管理研讨会”的代表们达成了共识：将流域统一管理和水系连通性建设视为减缓地表侵蚀、维护地下水源资源以及促进水循环效率的基础保障。

可持续发展（Sustainability）是当今地下水开发利用中受关注度最高的核心问题。它能够实现地下水资源在空间和时间维度上的持续利用。

SerageldinandSteer将"可持续性"划分为"较低程度的可持续性"、"中等水平的可持续性"、"较高的可持续性水平"以及"超出范围的可持续性"四个类别。

系统可持续性处于较低水平主要关注系统的整体状态；其主要目标是维持系统的整体稳定并同时关注各组分的基本状态；该等级别要求各组分保持良好状态同时关注整体稳定性；基于此原则下各组分不可相互替代并且基于此原则下各组分间的替换性也是受到严格限制的；而当系统达到"过于可持续"的程度则意味着所有要素均保持完好的状态下系统仍能稳定运行而不发生任何能量损耗。

数据挖掘的国内外研究现状

摘要

数据挖掘（DataMining）主要是从大量实际应用场景中的数据中提炼潜在信息与知识，并通过多种技术手段实现这一目标。这些技术包括但不限于数据库管理、人工智能算法以及数理统计方法等多领域交叉运用的复杂体系。这种数据分析方法具有较高的深度与系统性特征。

核心领域包括：数据挖掘、知识发现、分析技术、市场营销策略以及金融投资分析等关键领域

下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。

一、数据挖掘定义DataMining即是从大量实际应用中获取信息和知识的过程该过程需要处理来自不同来源的数据并结合多种算法以实现对这些数据的分析与理解这一方法特别适用于处理不完全模糊且带有噪声的数据其目标是帮助人们在面对海量复杂的数据时能够更高效地分析处理并从中发现潜在有用的信息和知识

这种技术代表了商业信息处理领域的最新进展。这种技术能够从商业数据库中提取大量业务数据，并对其进行转换与建模。该技术能够从商业数据库中提取大量业务数据，并对其进行转换与建模。进而从中提取出关键的数据支持材料。本质上这是一种深入的高级数据分析手段。

从这个角度来看，数据分析也可以被定义为：以企业的经营方向为基础，在海量的企业数据中进行深入研究和系统分析, 揭示潜在规律或验证已知规律, 并进一步构建模型化的高效可靠的手段。

二、数据挖掘技术 数据挖掘技术是人们经过长时间对数据库技术深入研究和持续开发的产物，在一定程度上而言，在这一领域内发展起来的数据仓库技术和数据分析方法与传统意义上的数据分析存在密切的关系。

通常情况下，在企业级系统中进行数据分析时需要先从数据库或BI平台获取相关的数据。这一过程需要确保数据完整性并处理可能出现的一致性问题。通过这种方式能够为企业决策提供诸多优势。

此外，在数据挖掘中还充分利用了人工智能（AI）技术和统计数据的发展所带来的优势；这两门学科主要致力于数据分析中的模式识别以及未来趋势的模型建立。数据库、AI技术以及数理统计学是数据挖掘技术的三大核心支撑领域之一。

因为数据挖掘所揭示的知识存在差异性而导致技术应用出现分化现象1概括型知识指的是基于分类特征的总体性描述知识

因为数据挖掘所揭示的知识存在差异性而导致技术应用出现分化现象1. 概括型知识指的是基于分类特征的总体性描述知识

基于数据的微观特征识别其表现形式以及具有普遍意义的较高层次概念，并揭示同一类事物的一般规律是对数据进行概括、精炼和抽象的过程。广义知识发现的方法和技术多种多样，在现有研究中常用的方法包括构建数据立方体以及基于逻辑性的归纳约简等技术手段。

数据立方体的基本思想是包含某些常用的代价较高的聚集函数的计算过程，并将其存储到多维数据库中作为预处理结果。

而面向属性的归约是以类SQL语言的形式来表示数据挖掘查询，并从数据库中收集相关联的数据集；接着，在这些相关联的数据集中应用一系列的数据推广技术来进行数据分析与结果输出。这些技术包括移除不重要的属性、提升概念树结构、控制属性筛选阈值、进行计数统计以及传播聚合函数等操作。

2．关联知识。这一概念描述了不同事件间相互依赖或关联的关系；当两个或多个属性间存在联系时，则其中一个属性的数值可以通过其他相关属性的数据来进行推断。

最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。

关联规则的发现可分为两步：首先通过系统性地识别所有的频繁项集，并要求这些项集的支持率达到或超过用户的预设阈值；其次从这些频繁项集中筛选出可信度达到或超过预设阈值的所有有效关联规则。

识别所有频繁项目集是关联规则算法的关键环节，并占据计算资源消耗最高的环节；3. 分类知识。它表征同类事物共性特征的知识以及表征不同事物间差异特征的知识

分类方法主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法以及粗糙集与模糊集方法等，并且其中最具代表性的分类技术是决策树算法。该算法基于实例集构建决策树模型，并且是一种带监督的学习方式

此方法首先基于训练子集构建决策树；若此树无法对所有对象进行正确分类，则会选取若干异常样本补充至训练集合中；反复执行这一流程直至最终达成完整的决策体系。

最终产物是一棵具有特定结构的知识树。其叶节点为类名节点,中间节点为具有分支特性的属性节点,这些分支对应于某属性的可能取值情况。4.预测型知识

基于该类型的时间序列数据进行分析研究，并通过历史数据与当前数据推断未来趋势；也可以视为以时间为关键属性的知识体系构建过程。就目前而言，在时间序列预测领域主要包括传统统计方法、神经网络模型以及机器学习算法等。

1968年Box and Jenkins创立了一套较为完善的时序建模理论与分析体系。这些经典的数学方法通过构建随机模型来实现时间序列数据的预测过程。

由于大量时间序列不平稳，在时间推移过程中其特征参数及数据分布会发生改变。因此仅凭对一段历史数据进行训练构建单一神经网络预测模型无法实现精确预测任务。

为此提出了一种结合统计学与准确性导向的再训练方法；每当发现现有预测模型不再适用于当前的数据时，则需要对模型进行重新训练以获取新的权重参数并建立新的模型；5．偏差型的知识体系。

它阐述了差异与极端特例的本质特征，并指出事物偏离常规时所呈现的独特状态；例如，在标准类之外出现的一些特殊案例以及在数据聚类之外的一些离群值。

这类知识可在不同层级的概念框架内识别，并且当概念层级不断攀升时，可从微观层面逐步推进至宏观层面，并更好地服务于各类用户基于不同层级需求做出决策。

三、数据挖掘流程数据挖掘是一种全面的过程，在这一过程中从大型数据库中提取潜在的知识，并利用这些价值信息实现决策支持或知识深化的目标

数据挖掘的核心流程及其关键环节如下：在数据挖掘过程中各环节的主要内容包括：1．识别业务范围并明确界定核心目标问题。

明确数据挖掘的目的应被视为其重要阶段之一。然而其最终结构往往难以预测其中探索的问题应当具有一定的预见性仅为了进行数据挖掘而不具备明确目标的做法是不明智的这样的做法不会取得预期效果。(1) 数据选择。

全面收集与业务目标相关联的各项内部及外部数据源，并经过严格的筛选后确定出最适合用于数据分析的应用场景的数据。(2) 数据预处理

评估研究数据的质量后，在整合过程中对原始数据进行转换处理以达到精简的目的，并在此基础上对数据进行浓缩处理以便于后续的数据分析工作以及明确后续将要实施的具体分析操作类型。（3）具体处理过程

将数据经转换形成一个分析模型（M），该分析模型旨在为 mining algorithms 的实现而建立，在此过程中体现出关键作用；此乃 data mining 成功的重要环节。3．data mining. 对于经 transformation 处理后的 data 进行 analysis. 除了优化和选择适合的数据 processing 方法外（methodology），其余工作均可自动化处理。

4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法通常取决于挖掘操作的性质，并且会采用可视化技术来辅助分析过程。5．知识同化。将所获得的知识整合为业务信息系统中的组织架构，并确保这些知识能够有效指导后续业务流程的操作和决策。

四、数据挖掘的应用
数据挖掘技术自始至终都是以实际应用为导向的。
当前，在众多领域中，数据挖掘已成为一个备受关注的话题。
特别是在银行、电信、保险、交通等商业领域中，
此外，在零售业（如超级市场）中，
一、市场营销策略
通过深入分析消费者行为和市场需求的变化趋势，
企业能够制定出更加精准的营销策略。

因为现代化管理系统和自助结账系统在商业尤其是零售业领域得到了广泛应用，并且特别是在条形码技术被广泛采用的情况下，在这种背景下能够有效地收集大量关于顾客购买行为的数据，并且这些数据呈现出快速增加的趋势

在现代市场营销领域中，通过数据分析能够揭示客户购物行为的一些关键特征。这些洞见有助于提升企业竞争力并促进销售额的增长。借助数据挖掘技术对用户的各项数据进行深入分析，能够提取出顾客 purchasing preferences 和兴趣爱好，并为企业制定精准营销策略提供了可靠的数据支持。

在营销领域内进行的数据分析技术主要包含两大类：数据库营销（databasemarkerting）和货篮分析（basketanalysis）。

数据库营销的核心职能是通过互动式数据挖掘、精确的数据分组以及先进数据分析模型等手段来识别潜在客户，并提供个性化的销售方案。通过对已有的顾客数据进行分析，并根据各项指标进行分类评价后发现：等级越高的用户具有更高的购买可能性。

货篮分析是对市场销售数据的研究以辨别顾客的购买行为特征。例如：当顾客选购A商品时,购买B商品的概率高达95%,从而有助于合理规划货架布局,提升促销效果,并制定更加科学的商品搭配策略,确保进货选择更具针对性

这类系统包括Oppor-tu-ny Explorer，并用于对超-市商品销售异常情况进行原因分析。此外IBM公-司还开-发了若干工具有用于识别顾-客的购买行为模-式（如Inntelli-gent Min-eur和QUEST中的部分）。

2．金融投资。金融领域的投资活动涵盖广泛领域包括典型的投资评估和股票交易市场的趋势预测等。
用于分析的方法通常采用基于神经网络和统计回归技术的模型预测法。

撰写硕士学位论文由于金融投资存在较高的风险，在做投资决策的时候更加注重对各类投资项目相关数据的深入分析，并以此选出最适合的投资方向。

无论是财务评估还是股票市场分析，在方法论上都是一种基于数据分析的预判手段。在实际操作中，则是通过对现有数据进行深入分析的基础上所形成的。通过对其进行系统整理与分析，在一定程度上能够揭示出各变量间的相互关联，并运用学习算法提取出潜在模式以实现精准预测。

这方面的系统有FidelityStockSelector和LBSCapitalManagement。

该方法的目标是通过神经网络算法实现投资决策。该系统由专家系统、神经网络技术和基因算法协同作用来协助管理规模达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别

在银行或商业领域中常见地出现诈骗行为,例如恶意透支等常用手段,这些行为对银行及商业机构造成了严重的经济损失.通过预测此类诈骗行为来降低潜在的经济损失.

通过分析正常行为与诈骗行为之间的关系来进行诈骗甄别。识别出一些具有特征的诈骗行为模式。当某项业务具备这些特征时向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统

FALCON是由HNC公司设计的一套信用卡欺诈检测系统，在众多零售银行中已广泛应用；而FAIS则是一款基于常规政府表格数据构建的反洗钱交易识别工具。

此外, 数据挖掘还可以应用于天文学中的遥远星体探测, 生物学领域的基因工程研究, 以及Web信息检索等领域。结束语: 随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的进步, 数据挖掘技术必然能够在更多领域实现更广泛的应用。

参考文献：《数据库系统概论》的教学改革与探索一闫建红[J]．山西广播电视大学学报期刊, 2006年第15期:第16至第17页.

国内外研究现状

9.1.1 GIS在突水评价方法的研究现状当前,现有突水预测技术主要包括以下几种:(1) 突水系数法

在20世纪60年代初期阶段, 我国焦作、峰峰和淄博矿区的几个矿区经过长期实践研究, 在预测底板突水方面形成了具有代表性的经验性预测方法——突水系数法. 该方法主要是基于各个矿井在一定开采深度时实际观察到的底板突水量数据进行归纳总结而形成的.

该方法理论基础清晰、数学表达简洁且实用性突出，在实际应用中运算简便，并且在实际工程中操作简便，在预测煤矿床陷落柱遇水与解除采空区威胁的煤矿床资源方面表现出重要意义，并被广泛应用于相关领域表现出极强的生命力

该方法的核心理念在于：基于丰富的实例分析找出影响底板冒砂的关键性因素；通过结合专家经验和分类统计的方法评估各关键性因素对冒砂现象的影响程度，并据此构建用于计算渗透概率指数的数学模型；将构建好的模型应用于现有的典型冒砂案例中进行验证；最后通过收集所有典型案例的概率指数数据进行统计分析进而推断不同冒砂等级发生的可能性水平

此方法全面考量了多种相关因素，在运用该方法预测底层突水时体现出了一定的实用性

脆弱性指数法:该方法基于煤层底板突水影响因素体系的构建过程,遵循多源信息综合分析理论指导,并借助具备强大空间数据分析处理能力的GIS平台,通过数据收集、统计分析以及系统处理流程,完成对煤层底板突水影响要素的筛选与量化评估.随后,基于所确定的关键要素,构建各关键要素的空间分布图层.接着,遵循多种信息综合叠加原理,采用深度学习模型、贝叶斯证据融合方法等现代数学算法框架,搭建起完整的预测评价体系.最终实现对煤层底板突水风险分区及其趋势预测任务.

该评价方法充分考虑了煤层突水的各种影响因素及其相互之间复杂作用关系，并注意到各影响因素的重要性（即所谓的权重），同时具有多层次分区特性，在煤层突水和底板突水脆弱性评价方面取得了良好的效果。

就煤层突水预测的评价方法而言，在理论与实际应用层面仍有许多待探索的问题。特别针对煤层陷落柱型突水现象的研究，则有助于推动现有突水预测评价方法在实用性和便捷性方面的持续优化。

因此，煤层陷落柱突水预测方法仍需不断地探索。

9.1.2 GIS在突水危险性评价中的研究现状伴随着计算机制图技术的进步而逐渐发展起来；地理信息系统（GIS）作为一种具备强大空间数据库管理和空间分析能力的技术，在煤矿突水危险性评价中得到了越来越广泛的应用。

经历了大约40年的演进,GIS 已经发展成为一种成熟的 空间数据 处理 技术。在 Mineswater risk assessment 领域, GIS 提供了 有力的支持 用于 研究 煤矿 底板 突水 区域 危险 性评价 而言。

GIS在各关键环节得到了广泛的运用，并非仅限于数据获取过程、空间权重评估体系构建以及计算模型优化这几个方面。其中，其应用已取代了繁琐的手工处理流程，在危险性评价领域实现了从传统模式向现代化转变的突破。通过这种技术手段的引入，在危险性评估的具体实施过程中，不仅使得危险性评价的空间数据集成更加便捷，分析过程更加高效且精确。

曹中初等（1996）采用GIS技术对煤矿水害进行预测研究，并基于 ARCINFO 平台经历了数据收集及处理过程后生成相应的专题图层，并完成图层对齐及编辑工作后综合考虑多因素进行叠加分析，在此基础上构建了基于峰峰二矿小青煤的突水预测新模型。

刘江等学者(1999)基于山东肥城国家庄煤矿的研究区，在综合运用多源信息的基础上展开了GIS技术支持的突水预测模型系统性研究

武强、董东林、陈佩佩等人（2002）基于GIS技术和人工神经网络（ANN）的耦合方法，在针对煤层底板突水各主控因素的影响机制进行详细分析的基础上，开发了综合考虑多种主控因素作用的突水预测模型，并将华北地区煤层底板划分为风险等级区域

王茂连、孙苏南、江东等运用GIS技术，在系统分析矿区水文地质状况、地质构造特征以及突水现象规律的基础上, 开发一套多因素相互作用综合评价模型, 为决策者提供科学依据

这一技术在矿井突水预测评价领域具有广阔的应用前景。

9.1.3 贝叶斯网络的应用现状研究 贝叶斯网络(BN)的发展经历了三个关键时期:(1)早期时期(20世纪90年代之前)，主要用于发展BN的基本理论框架，并推进不确定性推理技术的进步；(2)中段时期(后续时间段)，则聚焦于优化BN的结构与参数；(3)近段时期(当前阶段)，则强调结合大数据与人工智能技术提升BN的实际应用能力。

(2)第二阶段（二十世纪九十年代）：主要依据数据与专家知识相结合的方式构建贝叶斯网络，在此期间形成了诸多经典的贝叶斯网络学习算法；（3）第三阶段（二十一世纪初）：为了实现解决实际应用问题的目标，在理论研究的基础上逐步拓展其应用领域。

目前，在医疗诊断、工业控制、专家系统以及统计决策等多个领域中，BN现已成为解决实际问题的重要工具，并在这些应用领域中取得了显著成效。

国外在过去十年中陆续出现了广泛应用BN解决实际问题的相关资料研究与文献生成，并且BN已被广为应用于多个领域

在医疗诊断领域有ALARM网络，并常被用作贝叶斯网络结构学习算法的标准测试网络；Alberola及其团队将贝叶斯网络应用于人类学习过程中的问题解决研究中；Rodrigues等学者将贝叶斯网络技术引入制造业的故障诊断与控制领域；Gemela开展了一系列基于贝叶斯网络的金融风险分析研究；Sillanpaa等研究者运用贝叶斯网络模型对DNA序列进行了深入分析；Brenda建立了基于贝叶斯网络的系统可靠性评估体系；Socher等人开发了利用贝叶斯网络实现图像识别与语音识别的综合分析平台；Sanguesa等学者采用基于贝叶斯学习方法优化工业废水处理工艺流程

以上是BN在国外的一些典型案例。在国内方面，则起步稍晚一些；不过，在近来研究中不断涌现了许多利用BN解决实际问题的案例。

西安电子科技大学的研究团队由李伟生等人组成,采用贝叶斯网络(BN)技术实现了规划识别这一目标;清华大学的技术团队在故障定位方面表现出色,他们主要依赖贝叶斯网络(BN)技术实现这一目标;上海大学的研究人员应用贝叶斯网络(BN)技术开发了一种串行译码算法,为相关领域提供了新的解决方案;在模型诊断领域,上海交通大学的研究人员采用贝叶斯网络(BN)技术开展相关研究工作;针对冠心病中医临床诊断问题,清华大学的技术团队成功运用贝叶斯网络(BN)方法建立了有效的分析模型;中国学者戴芹及其团队开发了一种基于贝叶斯网络(BN)的数据分类方法,在遥感数据分析中取得了显著成效;中南大学的研究人员创新性地应用贝叶斯网络(BN)技术解决移动机器人避障问题