矿产资源潜力评价省级预测成果汇总中的若干问题研究

对省级矿产资源潜力评价预测成果汇总过程中存在的几个难点进行了总结与研究,包括预测模型建立、矿产地筛选、最小预测区筛选、二级归并区圈定及级别划分、海量图元属性对接、综合预测区圈定及级别划分、二级归并区与综合预测区资源量统计、综合预测区地质描述整理、勘查部署区顺序拟定等,提出了比较合理的解决方案。应用MapGIS二次开发技术编制了自动化处理软件,实现了预测成果的快速汇总。     

带帽刚性桩复合地基荷载传递机理研究

为了研究带帽刚性桩复合地基荷载传递机理,基于弹性理论和合理假定,采用荷载传递函数法,建立了带帽刚性桩复合地基中桩体沉降及其轴向应力、桩帽下土体竖向位移及其竖向应力、桩帽间土体竖向位移及其竖向应力、桩身侧摩阻力、桩帽边缘土体之间的侧摩阻力与荷载水平、深度之间的控制微分方程。采用微分方程的近似解法,推导出相应地解析表达式。利用桩体荷载沉降关系作为已知条件进行求解,计算结果能够反映带帽刚性桩复合地基荷载传递的一般力学性状规律。     

东天山庙儿沟平顶冰川钻孔温度分布特征

2005年8月在庙儿沟平顶冰川顶部海拔4 518 m处钻取了两根透底冰芯,对其中60 m的Core1冰芯钻孔利用热敏电阻温度计进行了温度测量,初步揭示了该处冰川的温度分布特征.结果显示,最低冰层温度-8.27℃出现在50 m深度处,这个深度在同类冰川中处于较低的位置;冰床底部的温度为-8.16℃,远低于压力融点.庙儿沟平顶冰川冰温的上述分布特征是在各种因素的影响下形成的,具有其独特性.这种温度分布特征,对冰芯记录过程较为有利,为恢复该地区气候与环境记录的准确性提供了保证.     

陕西镇安—旬阳地区汞锑、铅锌、金矿床成因及演化规律浅析

陕西镇安-旬阳地区是南秦岭重要的金属矿产地之一,形成的主要金属矿种有铅锌矿、汞锑矿和金矿.它们在物质来源、成矿物化条件和成矿流体性质等方面既有联系又有差异.通过总结该地区的同位素及流体包裹体资料,结合其他地球化学动力学背景分析认为:铅锌矿和金矿物质来源均与海底喷流作用有关,而金矿和汞锑矿则具有相同的成矿背景.它们构成镇安-旬阳地区晚古生代到早中生代的一个互有联系的成因体系.     

基于数据挖掘的地震经济损失与当地经济情况相关性分析

本文以收集的西南地区1950年以来301个典型破坏性地震震例数据为基础,选择关联规则和决策树两种数据挖掘方法,对地震经济损失与当地经济情况进行分析,给出了相关规则,并对关联规则和决策树两种不同的挖掘方法得出的结果进行了分析比较.     

水系元胞自动机的设计与实现

水系元胞自动机模型是应用元胞自动机理论对水系的形成与发展的随机过程进行模拟的模型。本文使用DEM作为基础数据,针对水系元胞自动机模型的建模过程和模型结构,详细阐述了将其抽象为计算机中具体的数据模型,以及使用C#程序设计语言实现该模型对水系进行模拟的具体过程,模拟了南流江流域局部地区的水系发展过程,为元胞自动机与水文学研究的结合提供了参考。     

关联规则挖掘在卷烟市场研究中的应用

应用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术对一次卷烟市场调查得到的数据进行分析，找出其中的关联规则，作为正确决策的基础。     

施工企业建立安全生产管理体系的探索

论述了施工企业建设现代安全生产管理体系的重要性,并总结了广东煤炭地质局建设安全生产管理体系．促进安全生产的实践经验,提出了施工企业应从以建立完善安全生产责任制为核心,健全各项规章制度．加强员工的教育培训、资金投入和安全检查五个方面为重点建立现代安全生产管理体系的思路。     

寿阳段王煤矿奥灰岩溶水富水性研究

段王煤矿位于沁水煤田北部边缘,多年的开采已使第四系松散孔隙潜水和石炭-二叠系碎屑岩裂隙水基本疏干。区内有供水意义的含水层为奥陶系岩溶裂隙水。通过对区内奥灰岩地层岩性及富水性的分析研究,说明上马家沟组中、上段（0252.3）为区内的富水层段。奥灰岩水位在区内埋藏较深,静止水位为575～655m。奥灰岩溶水在垂向上表现为随着埋深的增大,岩溶发育程度减弱,富水性变弱,在水平方向上表现为北部富水性弱,南部较强的特点。奥灰水在本区西北奥灰裸露处得到降水补给后,向东南径流,途经矿区,至娘子关排泄,其水位具有逐年下降的趋势。奥灰水的变化规律通过区内两水井的抽水试验结果对比也得到了佐证。     

The comparison of PCA and discrete rough set for feature extraction of remote sensing image classification – A case study on rice classification, Taiwan

Texture information offers an extensive solution for image classification by providing better accuracy of image information. However, huge amounts of improper additional texture information may result in a chaotic state, and this leads to uncertainty in the classification process. Considerable portion of earlier works have been carried out through the generally acknowledged procedure of Principal Components Analysis (PCA). However, the PCA method has flaws in the area of influenced and non- influenced attributes. On the whole, whether PCA provides an effective solution to determine the value of knowledge rule in image information still remains a question. This study proposes an innovative method, called Discrete Rough Set method, as a tool for image classification. This study focuses on two crucial issues: (1) The core attributes of the target categories in image classification are systematically analyzed while eliminating surplus attributes rationally; (2) The unique point of each attribute, which influenced the target categories, is successfully found. This is a crucial aspect that is very helpful for the construction of decision rule. Finally, in this study we utilized the expert knowledge classifier and the overall accuracy of Discrete Rough Set (96.67%) exceeds that of the conventional PCA (86.00%) of paddy rice area evaluation from Quickbird image. This result shows that the appropriate classification knowledge can be presented by Discrete Rough Set, and this information can effectively improve the accuracy of image classification. An erratum to this article can be found at