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砂土颗粒级配是影响砂土工程性质的重要参数之一,传统的颗分试验方法由于试验原理不同而具有不同的适用范
围。为更加方便、准确地获取砂土颗粒级配,提出了一种基于数字图像处理技术来获取SEM照片中的砂颗粒粒径参数及级
配特征的新方法。将准备好的砂土样品打磨成薄片放在扫描电镜下拍照,然后利用Photoshop软件对照片进行拼接,并采用
自主研发的SMAS数字图像分析系统对拼接好的照片进行定量分析处理,获取样品的微观结构参数,将获得的“土颗粒等
效直径”和“土颗粒面积”分别等效为实际土颗粒粒径和土颗粒质量,进而换算得到砂土的颗粒级配曲线;然后将通过数
字图像技术获得的砂土颗粒级配曲线与通过传统筛分法和激光粒度分析法得到的颗粒级配曲线进行对比,验证了提出的数
字图像处理方法的有效性和可靠性,同时分析了两种方法之间存在的差异及其原因,并对数字图像处理方法和传统颗分方
法各自的优缺点进行了讨论。 相似文献
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重点研究了1983—2002年的西北太平洋台风最佳路径数据资料集,运用Python编程语言,编写聚类分析程序,对台风数据进行聚类分析。通过资料中包含的台风强度、中心位置坐标的台风路径特征参数,利用K均值聚类法对西北太平洋台风路径进行客观地分类,分类数选定为6类。比较各类台风路径类型的生成位置、强度、气候趋势等特征,为台风路径的气候预测提供有用的信息。结果主要表明:6类台风包含4类转向路径台风和两类西北偏西的直行路径台风;直行路径台风几乎全部影响我国,转向路径中只有1类台风主要影响我国;从各类台风发生的频数来看,两类直行路径台风均呈下降趋势,有3类转向路径台风呈上升趋势。 相似文献
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在已构建好的中国对虾"黄海1号"F2代遗传连锁图谱上,使用WinQTLcart2.5软件进行复合区间作图定位,通过置换实验(1000次重复)确定连锁群显著性水平阈值。在对体重、各腹节长和尾节长8个性状的QTL定位分析中,共检测到29个QTL,其中与体重相关的QTL(BW1.2)、腹节1长相关的QTL(A1L2.1、A1L9.2、A1L17.3、A1L26.4)、腹节3长相关的QTL(A3L16.1)、腹节4长相关的QTL(A4L26.1)、腹节6长相关的QTL(A6L20.3)及尾节长相关的QTL(T3L17.3)等9个达到连锁群显著水平(P=0.05),对性状的贡献率为11.14%—23.60%,其中位于第16连锁群(LG16)上的与腹节3长相关的QTL(A3L16.1)的贡献率为23.60%,达到了极显著水平(P0.001),但它们的加性方向并不一样,除了与腹节1长相关的QTL(A1L2.1)和与腹节6长相关的QTL(A6L20.3)方向为负以外,其余7个主效QTL均呈正方向。本研究同时发现了与QTL紧密连锁的分子标记,如位于第1连锁群(LG1)上的分子标记D9f446、位于第17连锁群(LG17)上的M10f246、位于第26连锁群(LG26)上的SX18和位于第30连锁群(LG30)上的B2f260等,这些与QTL距离仅为0.01cM(厘摩)的分子标记,将为QTL精细定位提供参考。 相似文献
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基于2008—2012年北京市4家三甲医院的脑卒中疾病急诊就诊资料及同期气象观测资料和环境监测资料,筛选气象和环境预报因子,采用广义相加(Generalized Additive Model,GAM)、逐步回归、BP(Back Propagation)神经网络及决策树4种方法编辑数据训练集(2008—2011年)和验证集(2012年)输入模型,建立北京市脑卒中疾病预报模型,计算各模型的拟合优度和预报准确率,对比分析脑卒中疾病各预报模型并确定最优预报方法。结果表明:北京市四季脑卒中疾病不同模型选取的预报因子不同,其中时间序列为重要的预报因子。GAM模型对高等级脑卒中疾病的预报效果最好,逐步回归模型对中间等级脑卒中疾病的预报效果最好,决策树模型对低等级脑卒中疾病的预报效果最好。4种脑卒中疾病预报模型四季平均的预报准确率依次为:GAM神经网络模型逐步回归模型决策树。GAM模型脑卒中疾病的平均和高等级预报准确率均为最高,其中出血性脑卒中预报模型的完全预报准确率为68.3%,预报误差≤±1级的准确率达98.0%,可以满足天气变化对出血性脑卒中疾病预报预警的业务需求。 相似文献
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四堡群为一套出露于桂北黔东南地区、变形强烈的浅变质、陆源碎屑岩火山岩、系,厚度大于5000 m,其下未见底,上被丹洲群(下江群相当地层)所覆盖。桂北四堡群自下而上划分为九小组、文通组和鱼西组3组。样品A20140731-3采自于文通组,岩性为灰绿色熔结火山岩,首次分选出600余粒岩浆型锆石,完成SHRIMP U-Pb定年测点15个,获得加权平均年龄(860±13)Ma。这表明四堡群主体属于新元古界,进而分析、讨论了江南造山带主要地层对比关系。 相似文献
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融合时空邻近与专题属性相似的时空聚类是挖掘地理现象时空演化规律的重要手段。现有方法需要的聚类参数许多难以获取,影响了聚类方法的可操作性与聚类结果的可靠性。提出一种基于重排检验的时空聚类方法。首先,通过重排检验发现时空数据集中的均质子区域;进而,采用均方误差准则合并均质子区域内的时空实体生成时空簇,并通过簇内重排检验自动识别聚类合并的终止条件;最后,借助时空拓扑关系在保证结果精度的前提下发展一种快速重排检验的方法,提高了聚类方法的运行效率。通过实验和比较发现,该方法一方面可以发现不同形状、大小的时空簇,聚类质量优于经典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚类过程中人为设置参数的主观性显著降低,提高了聚类方法的可操作性。 相似文献
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砂土颗粒级配是影响砂土工程性质的重要参数之一,传统的颗分试验方法由于试验原理不同而具有不同的适用范
围。为更加方便、准确地获取砂土颗粒级配,提出了一种基于数字图像处理技术来获取SEM照片中的砂颗粒粒径参数及级
配特征的新方法。将准备好的砂土样品打磨成薄片放在扫描电镜下拍照,然后利用Photoshop软件对照片进行拼接,并采用
自主研发的SMAS数字图像分析系统对拼接好的照片进行定量分析处理,获取样品的微观结构参数,将获得的“土颗粒等
效直径”和“土颗粒面积”分别等效为实际土颗粒粒径和土颗粒质量,进而换算得到砂土的颗粒级配曲线;然后将通过数
字图像技术获得的砂土颗粒级配曲线与通过传统筛分法和激光粒度分析法得到的颗粒级配曲线进行对比,验证了提出的数
字图像处理方法的有效性和可靠性,同时分析了两种方法之间存在的差异及其原因,并对数字图像处理方法和传统颗分方
法各自的优缺点进行了讨论。 相似文献
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