采矿方法合理选择的研究

根据采矿方法选择所涉及的“问题空间”的不同，本文将采矿方法选择分为：可行性阶段的采矿方法选择和矿山生产阶段的采矿方法选择。后者又被细分为：一般情况下的采矿方法选择和特殊情况下的采矿方法选择。重点研究了应用神经网络获取采矿方法技术经济指标的方法，以及应用神经网络选择特殊情况下矿山生产阶段采矿方法的方法。     

高压水采矿方法在黄金薄矿脉矿床中的应用

阐述了高压水采矿方法的应用与发展，提出了回采黄金矿床薄矿脉的两种新采矿方法－磨料水射流掘进采矿方法与磨料水射流切割采矿法，并对以在我国的应用提出一些建议。     

模式识别在采矿方法选择中的应用

采矿方法选择受多种因素影响，且因素影响带有不确定性等特点；而采矿方法的适应性实质上是指其适应范围与设计矿山开采条件的近似程度。本文提出了应用模式识别法选择适应的采矿方法的原理与工作程序。     

改进采场结构与回采工艺提高矿石回收率

总结了会理锌矿天宝山Ⅱ号矿体原用采矿方法造成矿石损失和贫化大的原因，介绍了新的采矿方法试验方案、实施效果和取得的经验。     

改进层次分析法在采矿方法选择中的应用

采矿方法选择是一个多目标多层次的决策问题，利用最优传递矩阵对常规层次分析法进行改进，建立了改进层次结构模型，以定性分析与定量分析相结合进行采矿方法选择，并以具体采矿工程为例，详细地分析了改进层次分析法的应用。     

凡口铅锌矿深部倾斜中厚矿体采矿方法优化选择

针对凡口铅锌矿深部矿体复杂的开采技术条件，采用模糊综合评判方法进行采矿方法方案优化选择，实践表明模糊综合评判方法能克服传统的经验类比法的主观随意性，能准确、定量地分析评价问题，所选采矿方法方案合乎矿山生产实际，能较好地指导矿山生产。     

云驾岭铁矿村庄下开采的采矿方法研究

依据自然支护原理针对云驾岭铁矿确定的开采网目，应用“采矿方法数据库”探讨了云驾铁矿村庄下开采的具体采矿方法，提出了普通房柱法，预控顶房柱法，大矿柱底盘漏斗采矿法等矿方案。矿块矿石回采率达５０％多，贫化率６％左右。为建筑物下采矿开辟了新的途径。     

分等分类多级模糊综合评判优选采矿方法

采用分等分类多级模糊综合评判对虚墟金矿采矿方法进行了优选，并用ＦＯＲＴＲＡＮ语言编写了模糊优选计算机程序ＦＳＭＭ．ＦＯＲ，该数值优选法克服了传统选择法和现有数值法的不足，既恰法地处理了因素的模糊性又解决了因素过多时权重分配的困难，有利于采矿方法造反定量化自动化。     

云南省岩金矿采矿方法与研究

总结了云南省主要金矿的采矿方法与经验，并提出了今后研究方向     

樟村坪磷矿采矿方法的探讨

根据对樟村坪磷矿现用采矿方法利弊的分析，阐述了全面采矿法的改革设想．     

科学的决策源于正确的决策理念

科学决策必须以贯彻落实科学发展观为前提,必须以惜民惠民为出发点和落脚点,必须以遵循科学的决策原则和实施科学的决策程序为基本途径,这三个必须既是实施科学决策的基本理念,又是实施科学决策的根本保证。     

抛物型方程一族高精度隐式差分格式AGEI方法

为建立一维抛物型方程适合在并行机上计算的差分方法,构造截断误差达到O(Δt3 Δx4)的一个含参数β1高精度三层隐式差分格式,其稳定性条件是1β≥r/2(r=aΔt/Δx2),然后以此隐式差分格式为基础,设计出一种交替分组显式迭代(AGE I)方法,并证明了交替分组显式迭代过程的收敛性,由于AGE I方法的计算过程是显式的,所以非常适合并行计算.数值算例表明具有很高的精确度和良好的实用性.     

基于决策流的面向非结构化决策的DSS研究

为了对非结构化的决策过程进行柔性支持,在参考工作流思想的基础上,提出了一种基于决策流支持非结构化决策的决策支持系统.首先,给出了决策流及其引擎的定义、决策流与工作流的区别,并给出了基于决策流的DSS的体系结构;然后,研究了基于扩展的活动网络图的非结构化决策的决策流模型,并给出了一个模型实例;最后,给出了基于J2EE与Agent技术的系统实现的概述.此系统具有对非结构化决策过程灵活支持的特点.     

群体决策系统可靠度计算研究

提出中靠度的概念，由系统生理论导出群体决策系统的可靠度，从可靠度计算可以找出影响群体决策的关键因素，并为群体组织系统设计建立了定量分析方法。     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

多阶段决策及其应用

在传统的模型中,决策者在搜集了相当数量的情报以后,便能作出决定,采取行动,整个决策过程便告结束。本文介绍的方法是决策者在一系列的阶段中,需要在每个阶段上采取行动。他在每个阶段上所采取的行动,不仅要影响本阶段的即时后果,而且也能取得对将来的决策有关的情报。     

多目标决策中定性决策指标的估价方法

在文献［１］ 的启发下应用集值统计原理对多目标决策中所涉及的定性决策指标的估价方法进行了探讨，给出了４ 种比较科学的估价方法，并对它们进行了评价。     

基于电子商务的灰方法的产品价格决策

价格决策是企业网络营销决策的重要组成部分,本文结合实例对灰色系统理论和方法中的灰色局势决策在多产品多目标价格决策调整中的应用做了初步的探讨.     

分布式决策树算法研究与实现

提出了一种基于分布多库环境下的决策树生成算法DDTA（Distributed Decision Tree Algorithm）．该算法使用基于信息熵增益的思想分割各个分布的、同构训练样本集,各分布站点利用服务器传来的分割属性分割自己的样本集,服务器则通过对所有分布站点传来的信息计算各个属性的信息熵增益得到分割属性．实验表明DDTA算法能对分布同构样本集进行有效决策树挖掘,分布多库环境下生成的决策树是正确的．与算法INDUS相比,该算法的通信代价小．     

一种分布式软决策数据融合系统的性能分析

在分布式决策融合系统中,各传感器仅向融合中心传送一位判决信息。由于该判决信息不能充分反映传感器的观测信息,故信息损失较大。本文提出了一种分布式软决策融合方法,对多个传感器的判决信息及其可信度进行融合,并形成最终的判决。将该方法用于航空探潜系统中多部声呐的信息融合,收到了良好的效果。