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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
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土体含水率与其强度、变形和渗透特性密切相关。快速测定原位土体的含水率是地基基础工程中的一个重要课题。针对现有测量方法在实时性等方面的不足,本文首次提出了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)技术快速测定土体含水率的方法。该方法利用落球对埋设在砂土中的FBG应变传感器施加冲击荷载,获得传感器在冲击过程中的应变状态及其变化规律,在此基础上提出了峰值应变的概念;通过控制变量法,对不同含水率的砂土进行多组室内试验。试验结果表明:峰值应变随着含水率的增加而近似线性减小,因此可通过经验方程估算出土体含水率。最后分析了该方法中可能的误差来源及减小误差的方法。 相似文献
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在求解非饱和态土中水分入渗问题时,水力函数是体积含水率或者吸力的函数,致使其控制方程呈现出强非线性的特征,进而使得其求解变得十分困难。基于水分在土体介质中流动耗时取极值路径的选择这一假定,引入时间泛函,基于变分法原理将水平入渗问题转化为泛函极值问题。通过求解Euler–Lagrange方程,结合边界条件,得到非线性瞬态水平入渗问题的显式解析解。结合Brooks-Corey型水力函数,显式地求解出该类型非饱和态土的体积含水率发展分布规律。通过计算4种不同类型土体的水平入渗规律,将求解结果与已有结果以及数值结果进行对比,验证了该方法的有效性。结果表明:体积含水率分布与位置距离和湿润峰距离比值呈幂函数关系,指数取决于土-水特征曲线的形状参数;初始条件与边界条件会对体积含水率分布造成不同程度的影响。 相似文献
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在射电天文观测中,射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)会以多种形式混入望远镜接收系统,给观测带来误判或者降低观测信噪比.近年来国内国际射电天文快速发展,国内国际大型射电望远镜和阵列先后建设,观测灵敏度大为提高,射频干扰的影响尤为突出.随着科技发展和人类活动的加剧,射频干扰日益严重且不可逆转.提出利用2维离散小波变换的方法分析射电天文观测的数据,对望远镜系统输出的时间频率序列进行小波变换,根据小波系数分离出原始信号中各分量,每个分量统计得到相应的阈值,将各分量与阈值相比较识别干扰成分并标记去除.利用该方法对实际观测数据进行了处理,结果表明该方法能够很好地标记并消减干扰信号,且提高了观测的信噪比. 相似文献
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热带外太平洋通过海洋过程对热带太平洋的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MOM2海洋环流模式分别研究了年际和年代际尺度上热带外太平洋通过海洋过程对热带太平洋的影响.利用1945~1993年COADS资料的表面通量强迫海洋模式,积分46 a作为模式控制试验.取热带外太平洋海表面强迫为气候值做敏感性试验.将控制试验结果减去敏感性结果就可以得到热带外太平洋通过海洋过程对热带太平洋的影响.结果表明,年际尺度上,主要是海洋波动过程起作用,但总的海洋过程的影响较小.年代际尺度上,主要是副热带环流输送起作用,其中包括平均环流输送的温度异常以及异常环流输送的平均温度,并且后者贡献相对较大.年际和年代际尺度上,热带太平洋的温度异常主要发生在密度跃层附近.研究发现热带外南太平洋对热带和热带外太平洋之间的水量交换有影响,而热带外北太平洋的影响较弱. 相似文献
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从事天文教学工作后,我开始思考如何协调小学教着的深度和宇宙知识的复杂程度之间的关系。在不断地思考与实践中,我决定从教育目标、搭建平台和培养学生三个维度着手,一步步形成了目前中关村二小天文教学的初步格局。现仅此小文,跟大家探讨、交流。 相似文献
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