胶磷矿反浮选白云石的研究及工业前景

近几年来对硅钙质胶磷矿采用反正浮选或正反浮选流程的试验研究有了很大突破,克服了单一正浮选磷精矿质量低、磨细度要求高等缺点。根据保康磷矿的反正浮选试验实践和安宁等几个磷矿的试验结果,表明以反浮选为基础流程的工艺是硅钙质胶磷矿矿石性质所决定的。采用此工艺具有矿浆浮选温度低、磨矿粒度较粗、工艺简单且操作稳定、精矿易过滤且尾矿易沉降、精矿质量高等5大特点。此工艺流程易于实现工业化。     

一维边缘检测算子的递归算法

本文对边缘检测理论和算法作了理论和实验方面的深入研究，选用Ｄｅｒｉｃｈｅ依据Ｃａｎｎｙ设计思想导出的边缘检测算子，证明了递归算法代数卷积算法实现边缘检测的基本原理，导出了几种算子逆归算法的实用公式，实验证明递归算法比卷积算法实现边缘提取在速度方面有着明显的提高，为一维影匹配中数字影像特征提取提供了快速而实用的边缘检测方法。     

利用坐标反算方位角的简捷方法

本文提出了采用反余弦函数反算坐标方位角的简捷方法，并介绍了相应的优化计算程序。     

围岩参数Monte－Carlo有限元反分析

提出了应用隧道施工监测的随机值，采用蒙特一卡罗（Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ）有限元随机反分析以反推地层参数和初始地应力分布的方法。反推参数不仅给出其均值，还给出参数的方差及分布类型，为地下结构稳定性和可靠性分析提供必要数据。为检验所提的反分析方法对工程的实用性，文中给出了一个实例。     

裂隙地下水反分析中若干问题探析

本文以反演介质参数为例,讨论了模型的建立、反问题数值计算中实际参数采集及其对成果的影响,有关数值法的适用性、唯一性。     

高光谱影像分类的深度少样例学习方法

针对高光谱影像分类面临的小样本问题,提出了一种深度少样例学习算法,该算法在训练过程中通过模拟小样本分类的情况来训练深度三维卷积神经网络提取特征,其提取得到的特征具有较小类内间距和较大的类间间距,更适合小样本分类问题,且能用于不同的高光谱数据,具有更好的泛化能力。利用训练好的模型提取目标数据集的特征,然后结合最近邻分类器和支持向量机分类器进行监督分类。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱影像数据进行分类试验,试验结果表明,该算法能够在训练样本较少的情况下（每类地物仅选取5个标记样本作为训练样本）取得优于传统半监督分类方法的分类精度。     

基于HBase的空间矢量数据存储模型设计与优化

数据存储模型是数据库模型的重要组成部分。本文针对目前关系型空间数据库发展过程中遇到的瓶颈问题以及采用HBase管理空间矢量数据存在的问题,在分析关系型空间数据库存储模型的基础上,将关系型数据库存储模式向HBase存储模式转换规则应用到空间矢量数据管理领域,提出了空间矢量数据关系存储模式向HBase存储模式转换方法,设计了一种空间矢量数据HBase存储模型。利用HBase的实体嵌套、反范式化、无模式等特性,对模型进行了优化完善。通过试验验证了在没有辅助索引情况下,本文设计的存储模型查询效率优于目前常用的基于HBase的空间矢量数据存储模型。     

纬度函数反解研究

如子午线曲率半径M等的地球椭球要素是纬度的函数。根据函数与反函数的定义,论证了反解的存在并导出了初等函数的反解公式,给出了CASIOfx-4800P计算器反解超越方程的计算程序。所有反解程序的正确性已为实例计算证明。     

方向数据插值方法研究

方向数据是矢量数据的标量表示,通常标量数据的插值方法不适用于方向数据。本文根据方向数据的特征,把其分解成沿坐标轴的分量,通过对分量数据的插值形成表面,最后合成反算出方向数据,给出了一种对于方向数据的行之有效的插值方法;并用实验进行了验证,对其插值结果和精度进行了统计和分析,取得了较为理想的内插结果。     

基于台站温度资料对不同空间插值方法的比较

针对气象资料数据处理的外推和内插问题,以广西89个气象观测站点1971-2000年的多年平均气温观测资料为研究数据,应用了两种不同的内插方法。