简介：气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题，准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状，简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和特点，综述了数据挖掘方法在气象预报中的最新应用研究进展，讨论了这些数据挖掘方法在气象预报中的优缺点。最后指出了当前基于数据挖掘方法的气象预报技术存在的一些困难，并对未来的研究重点和和发展趋势进行展望。

简介：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力，因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程，包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息；然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集，并消除冗佘信息；最后采用C5．0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好，表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。

简介：摘要罗发河位于利比里亚国南部，直接流入大西洋，河道矿产丰富，主要重矿物有独居石(Ce,La,Dy)PO4·ThO2、锆英石ZrSiO?、钛铁矿FeTiO3、自然金Au，少量磁铁矿（Fe3O4）等。脉石矿物主要是石英，少量的角闪石、尖晶石、长石等。河道旱季平均宽度约为140-170米，流速为0.4m/s,河道无大风，水面无浪,平均水深4—6米。雨季流速为1.2-1.5m/s,平均水深7—9米，水位最高时米达11米。