翡翠估价前期的数据量化

翡翠评估具有现实性、市场性以及预测性等特点,而传统的评估方法主要依赖评估人员的经验,其主观随意性较大,难以保证评估结果的客观性与公正性。针对翡翠价格与其质量因素之间的复杂、不确定关系,提出了运用特尔斐法判定各权重之间的关系,并利用数学方法计算各质量因素之间的权重,以减少因评估人员的主观因素而造成评估结果的偏差。该方法能迅速、准确、公正地对翡翠估价前期的数据进行量化处理。     

分段量化门牌编码方法研究

首先介绍国内外主要门牌系统优缺点,在对门牌号空间特征进行分析的基础上,通过比较街区编码法和街道编码法各自优缺点,指出街道是适合我国门牌系统的空间参考框架;然后在街道框架下,通过剖析门牌的指位特征,指出传统序号法的不足及距离编号法的缺陷;最后提出在街道中以街区为分段的量化门牌编码方法,并针对每个街区100个号码的特殊情况,给出分段量化编码的效果。     

安庆4.8级地震余震的波速比和波谱异常分析

利用安徽数字地震台网安庆台记录的地震波形资料,采用单台法,计算2011年1月19日安徽安庆4.8级地震余震的波速比及利用Matlap程序计算其卓越频率,得出以下分析结果:1)波速比存在高低值异常分布,低值地震沿断裂带分布,对应地震的高频度、高强度阶段,表明该地震序列是在波速比低值异常状态下发生;处于序列后半段的余震,波速比则呈现整体高值状态,并沿区域应力场主压应力方向分布,可能是受到震源区应力调整的影响。而整个序列波速比的平均值为1.740与该区域背景值1.730基本一致,可能反映了该区域基本处于较稳定状态,发生较大地震的可能性不大。2)主震后,波速比开始上升,几次较大余震前,均呈下降的趋势,震后开始回升。3)主震后,纵横波卓越频率比迅速下降,几次较大余震前均呈现异常低值(<1.0)的状态,之后上升的过程中发生较大余震。这些结果可为较大余震的预测提供参考。     

不同频率循环荷载作用下花岗岩细观疲劳损伤量化试验研究

花岗岩宏观尺度疲劳破坏是由于细观尺度微裂纹的萌生、发育和贯通引起的,所以对处于细观尺度的微裂纹特征进行量化分析,对于理解花岗岩的动力特性有一定的意义。首先利用RMT-150B多功能全自动刚性岩石伺服试验机,采用振幅为10 MPa,频率分别为0.01、0.02、0.05、0.10、0.20、0.50、1.00 Hz的正弦循环荷载作为动力扰动,对海南昌江花岗岩试样进行单轴循环荷载试验。然后,利用扫描电镜（SEM）拍摄得到花岗岩的大量细观结构图片,运用数字图像技术获取微裂纹的细观几何信息,从方位角、长度、宽度和面积对不同荷载频率相应的花岗岩细观尺度微裂纹特征进行量化分析。研究结果表明,随着循环荷载频率的增加,微裂纹方位角发育离散性增加,而其统计均值则在某一区间内波动;微裂纹长度的发育则较快,而仅当荷载频率达到1 Hz时,宽度才有一定的发展,同时,能量耗散的方式也发生一定的变化。     

基于深度学习方法的测井岩性识别研究

采用机器学习方法进行自动岩性识别是当下的研究热点,神经网络作为具有代表性的机器学习方法,具有非线性建模能力强、结构灵活以及泛化性强等优点,目前已初步应用于岩性识别问题中。当下神经网络方法在测井岩性解释上的限制因素主要在于数据类别不均衡问题难以解决以及现有模型的可解释性较差。文章讨论了深度神经网络模型在纳岭沟地区铀矿测井解释的岩性分类问题上的应用,通过采用不同结构的模型缓解了类别不均衡对分类结果的影响,并着重分析了模型的层次结构和训练过程,更全面地解释了模型的内在机制和决策逻辑。结果显示,长短时记忆网络能在保持较高训练效率的同时获得高于80%的识别精度,8层全连接网络能达到90%以上的精度,但是需要的计算资源较大,训练时间较久。以上模型可应用于不同环境和需求。文章为深度学习方法在岩性识别问题上的应用提供了有益的见解和经验,具有一定参考价值。     

组合煤岩冲击倾向电荷判据试验研究

针对深部煤层冲击倾向指标评价冲击危险出现的差异现象,开展了煤、岩石和组合试样冲击倾向指标试验研究,对组合煤岩试样破裂过程的电荷信号进行监测。试验结果表明:顶、底板岩石对煤体的冲击倾向有显著影响,岩石厚度越大,冲击倾向指标越高;组合试样破裂过程的力-电荷变化具有一致性,冲击倾向性强的组合试样,其应力强化直至破坏阶段的电荷信号幅值相差显著。由此提出了组合煤岩峰后电荷变化率冲击倾向判据。回采面的电荷监测表明,冲击危险发生过程获得的电荷变异系数迅速升高和衰减以及试验获取的峰后电荷变化率的量化分析结果相一致,从而验证了峰后电荷变化率作为冲击倾向判据的正确性,为形成深部开采条件下组合煤岩冲击危险及发生几率的电荷预测方法提供了试验指导,为煤岩体失稳破坏预测、矿井动力显现预警提供了试验依据。     

一种利用GPS进行姿态估计的新算法

提出了一种基于向量化姿态矩阵的姿态解算方法,该方法顾及了观测量之间的相关性及姿态矩阵的正交性。首先将姿态矩阵作为未知参数的估计问题进行向量化,采用经典最小二乘得到无正交约束的姿态解,然后使用几何规则对姿态矩阵进行正交化。该方法不需要初值,不受天线个数及布局限制,在理论上具有广泛的适用性及更好的严密性。仿真结果表明,新的姿态解算方法可以提高GPS姿态解算精度。     

宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正

针对宽观测带SAR图像,在对入射角效应量化研究的基础上,提出了一种入射角效应按类校正方法。利用分水岭分割和区域标记技术实现地物取样,基于结合线性回归估计的余弦朗伯定律,实现对地物后向散射值的按类辐射校正。针对Envisat ASAR C波段HH极化数据的实验结果表明,入射角效应对雷达后向散射有明显的影响,含水量越高的地物类型,入射角效应越明显。利用本文方法进行入射角效应校正的效果优于绝对定标和一阶余弦校正的效果。     

模数转换器对导航信号的影响分析及最优量化参数选择方法设计

结合导航信号的具体物理模型,从信息量和信噪比两个角度入手,对ADC前后导航信号所含有效信息量及信噪比变化规律进行推导计算。从理论上证明2~3 bit量化已能满足一般接收机正常工作的需要,在此基础上归纳不同的量化门限选择对信号信噪比的不同影响,发现在特定的干扰下,合理地选取量化门限反而会增加信号的信噪比这一反常规现象。最后提出一种合理选取量化门限的方法,以获得最优的信噪比增益,并进行了试验仿真的验证,对接收机前端设计具有一定的启发意义。     

利用量化质量图和优先队列的快速相位解缠算法

提出了一种量化质量引导的快速相位解缠算法。在质量图中采用整数表示相应相位点的质量,引入由静态数组和双链表组成的优先队列,建立相位质量与静态数组下标的对应关系,利用双链表保存具有相同质量值的相位点,保证了所有相位点按照质量值的非递减顺序排列,极大地提高了传统质量引导相位解缠算法的效率。对InSAR和仿真InSAS数据的实验证明了该算法的高效性。