正态总体分解的算法与应用讨论

本文对正态总体分解的算法及其在化探异常圈定中的应用作了研讨。首先论证了无约束最优化技术求解总体分解的拟合参数具有简便、适用、效率高,计算速度快等特点。其次是用实例计算表明了总体分解法用于化探数据处理,对分离矿化异常、确定找矿远景区是有效和可行的。此外还指出,若对同一测区不同范围(子区域)的预测结果无显著差别,则即表明其总体分解的理论假设是成立的,预测结果可靠。     

原子吸收光谱法测定地质样品中金时样品分解方法的改进

本文叙述了用原子吸收光谱法（ＡＡＳ）测定地质样品中金的方法，该法包括顺序使用ＨＢｒ－Ｂｒ２和王水〔ＨＣｌ－ＨＮＯ３（３＋１）〕消化的改进程序。焙烧样品首先用ＨＢｒ－Ｂｒ２混合物处理样品。金从水相进入有机相，干渣再用王水浸取，金在Ｓｎ（Ⅱ）Ｃｌ２溶液中同亚碲酸钾共沉淀。沉淀萃入甲苯，金制成王水溶液，最后喷雾进入空气－乙炔火焰。该方法地各种基体的不同材料中金的测定。     

激光荧光法测定地质样品中痕量铀的冷分解法

本文介绍了一种用于各种地质样品（如岩石、矿物、土壤等）中测定铀的冷分解法。让样品在室温下与ＨＦ和ＨＮＯ３反应一个晚上，加入硼酸以络合多余的氟离子。从上述过程中获得的清溶液，在加入荧光增强剂后直接用荧光法进行铀的测定。用一方法测定标准参考样品的结果与标准参考值完全一致。本方法不需要用铂和聚四氟乙烯器皿，不需要排气系统和费时的溶剂萃取步骤。因为没有有害酸蒸气排出，所以没有空气污染。同时，化学试剂消耗量     

交互式计算机图解法多重正态总体分解

本文运用交互式计算机图形学方法，研制了多重正态总体分解程序，它具有数据和图象的输入、输出、自动制表作图、人－机交互操作、分解、模拟计算对比等功能，直观、灵活、快速、有效。     

含金地质样品的分解和痕量金的提取

本文收集了60篇文献资料,系统综述了含金地质样品的预处理,各种分解方法以及痕量金的提取富集手段,特别是对与原子发射光谱和原子吸收光谱测定方法有关的进展情况作了简要评述。     

矿产地质专题调查试点总体构想

矿产地质专题调查是服务于找矿勘查的基础性、公益性地质调查工作,是以问题和需求为导向的矿产地质填图,是矿产地质综合填图的升级版,是当前形势下,地质调查工作方式转变的新探索,不仅对实现地调科研一体化具有重要意义,而且对于地质工作,特别是填图工作可持续发展具有重大战略意义。如何开展专题填图,目前没有现成的指南或技术规范,因此需要试点、探索和创新,总结经验,开展示范,最终提出专题矿调工作细则。从分析目前综合性矿产地质工作存在的不足入手,对矿产地质专题调查的定位、目标、总体思路、技术路线等提出了初步思考。     

基于变分模态分解算法的探地雷达信号去噪研究

探地雷达信号属于非平稳信号,容易受到干扰噪声影响导致探测能力降低.为了消除雷达信号的噪声,经验模态分解(EMD)、总体经验模态分解(EEMD)和完全总体经验模态分解(CEEMD)等方法被应用到雷达数据处理中.EMD虽然不断被改进,但仍存在一些不足,例如容易受到噪声干扰,存在模态混叠现象,依赖经验性等问题.因此笔者采用变...     

凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内，对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的lshikawa迭代序列，证明了带误差的lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

金试样加工与分解的最新进展

本综述了金试样加工与分解的最新进展。     

基于异步迭代算法的冲击地压预测

采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999～2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。     

基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性

目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。     

有限元直接迭代算法中一种基本结构的研究

首先探讨了基本结构的含义,提出笛卡尔直角坐标系下具体的基本结构,讨论了该基本结构的各种剖分方式;然后,基于有限元直接迭代算法原理,具体推导了其中一种剖分方式下的迭代格式;最后在正方形网格部分情形下,以拉普拉斯方程为例,分析了各部分方式所确定的迭代格式的截断误差。     

无导数的大范围平方收敛迭代算法及其数值分析

应用迭代法的困难之处在于：一是迭代公式是否存在导数运算；二是初始值选定是否影响迭代公式的收敛性；三是收敛快速和达到需要精度等问题。我们获得了求方程根不用计算导数的平方收敛迭代公式，并设计了求根的大范围收敛算法，编写了C^ 语言程序，进行了算法和数值分析。与其它算法比较，该算法具有无导数计算、初值任意选定、平方快速收敛、大范围收敛和双精度控制(根的精度和函数值的精度控制)等优点。     

基于区域分解算法的地下水耦合模型及其应用

根据岩体中不同区域裂隙发育规模的差异分为连续区域和离散区域,在不同区域中使用不同的地下水运动数学模型,应用区域分解算法来解决这类问题。其中连续区域采用了等效连续介质模型,离散区域采用了随机裂隙网络模型,通过区域公共边界上水位和流量连续的条件将两模型耦合求解。将基于区域分解算法的耦合模型应用于锦屏水电站坝址区三维渗流场的模拟中,通过钻孔观测水位和计算水位的对比发现,该方法是有效的,能够应用于实际工程。     

基因算法在地质分维数估计中的应用

介绍了估计了质分维数的传统基因算法的主要步骤及改进的基因算法,并通过实例与传统的线性最小二乘法和非线性叠代法进行了比较,表明该方法直观,简便,通用性强,并具有较高的拟合精度。