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COUPLING NUMERIC AND SYMBOLIC COMPUTING FOR SOIL EROSION MODELING.

机译:土壤侵蚀模型的数值和符号耦合计算。

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摘要

A structure for supporting adaptive model design was conceived and implemented in a program named ADAM. ADAM uses artificial intelligence techniques to allow a knowledge engineer along with a modeling expert to build a program capable of generating and running models that are specifically suited to unique user circumstances. The program was tested for its suitability in a soil erosion model. ADAM successfully combined symbolic and numeric computing to attain the intended research objectives.The soil erosion model was based upon physical processes and incorporated equations that were fostered by the USDA-ARS Water Erosion Prediction Project. The model allows graphical slope description and provides constantly updated graphical output.
机译:在名为ADAM的程序中构思并实现了一种用于支持自适应模型设计的结构。 ADAM使用人工智能技术,使知识工程师和建模专家可以构建能够生成和运行特别适合于特定用户情况的模型的程序。该程序已在土壤侵蚀模型中进行了测试。 ADAM成功地将符号和数值计算相结合,达到了预期的研究目标。土壤侵蚀模型基于物理过程并结合了USDA-ARS水蚀预测项目提倡的方程式。该模型允许图形斜率描述并提供不断更新的图形输出。

著录项

  • 作者

    WHITTAKER, ALAN DALE.;

  • 作者单位

    Purdue University.;

  • 授予单位 Purdue University.;
  • 学科 Engineering Agricultural.Artificial Intelligence.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 1987
  • 页码 259 p.
  • 总页数 259
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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