轴压下两体力学模型的转化条件及影响因素分析

接触界面的相互作用是影响工程稳定的重要因素,基于接触面两侧介质的实际受力状态,采用一体两介质力学模型与两体两介质力学模型加以描述。通过一体和两体模型试件的轴压破坏试验,分析了两种模型的力学响应的差异,并认为：一体两介质力学模型在符合一定条件情况下可以转变为两体两介质力学模型。此外,还对影响两种力学模型性能的参数进行了分析。提出对一体两介质力学模型力学性能产生影响的参量是低强度介质与高强度介质的静载极限强度比k以及两种介质之间的黏结力c;对两体两介质力学模型力学性能产生影响的主要参量除了k之外,尚有两种介质的断裂韧度比? 、体积比? 以及界面的粗糙程度     

基于声波信号的岩性智能分类方法

传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。     

基于规则与词典的地址匹配算法

针对现有中文地名匹配算法匹配核心地址要素不明确,准确性不足的问题,本文提出了一种基于规则与词典相结合的地址匹配算法。该算法通过地址要素特征词来对地址要素进行初识别,利用地址要素词典对可能的地址要素进行匹配,通过遍历词典得到所有可能的地址要素,对各类地址要素进行组合得到最有效地址要素,利用最有效地址要素进行地址匹配与定位。利用该算法对高德地图随机抽取的1800条POI数据进行了匹配验证,实验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面均有较大提升。     

不同对流层天顶延迟模型在中国西北地区适应性研究

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+ Saastamoinen模型和GPT2w_5+ Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在...     

基于灰色支持向量机的地铁沉降滚动预测

为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。     

基于噪声随机模型的加权观测融合方法

信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造。通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型。     

莒南县路网中心性对建设用地时空格局的影响

针对道路网络复杂性如何影响城市建设用地时空演变这一问题,该文以莒南县为例,计算道路网络中心性指标,并应用地理探测器定量分析其对建设用地时空格局的影响.结果表明:①莒南县道路网络中,全局临近中心性单中心特征强烈,全局介数中心性、直达中心性则表现出多中心的空间态势.②道路网络中心性特征与建设用地空间分布显著相关,全局路网通达效率、通达度对建设用地空间布局影响强烈.③道路网络中心性指标对建设用地扩张均有显著影响,其中又以全局直达中心性对建设用地扩张的影响力最强.     

Model of wind-generated ambient noise in stratified shallow water

In order to build a rapid ocean ambient noise model adapted for a stratified shallow water, a hybrid model of normal mode method (for far field) and ray method (for near field) is suggested which combines the advantages of both methods. Since the near field of wind-generated noise is not sensitive to the sound speed profile, the sound speed profile is regarded as a constant; which makes the model rapid and accurate. The simulation results are in agreement with those of the wave model.     

不同机器学习方法对新型冠状病毒感染与社区获得性肺炎鉴别诊断分析

目的：利用深度学习技术,全自动标注病变的计算机断层扫描（CT）数据,开发准确快速区分新型冠状病毒感染（COVID-19）和其他社区获得性肺炎的人工智能模型。方法：回顾性分析248例COVID-19患者及347例其他肺炎患者的资料,进行COVID-19与其他肺炎分类;在人工智能肺分割提取后将异常的CT图像特征降维,输入几种经典强化机器学习模型、三维卷积神经网络（3D CNN）和注意力多示例学习（Attention-MIL）深层神经网络架构中,模型诊断性能利用受试者工作特性（ROC）曲线、精确召回率（PR）曲线、曲线下面积（AUC）、敏感性、特异性、准确性指标进行评价。结果：在经典机器学习模型中K邻近算法（KNN）具有较好的效果,在外部测试集上的AUC值和平均精度（AP）值分别为0.79和0.89,平衡F分数（F1）值为0.76,准确率为0.75,敏感性为0.76,精确率为0.77;经典的3D CNN在外部测试集上效果良好,AUC值和AP值分别为0.64和0.82,F1值为0.71,准确率为0.78,敏感性为0.66,精确率为0.62;Attention-MIL模型在外部测试集上表现出更好...     

裂隙岩石介质中核素迁移的模型及其算子分裂、迎风、均衡格式

建立了放射性核素在裂隙岩石介质中迁移的双重介质模型,对模型的求解提出了一种新的数值方法—Galerkin有限元法与算子分裂、迎风、均衡格式相结合的新方法,给出了水质模型算子分裂、迎风、均衡格式的稳定性条件,且所得到的计算格式是非负的。最后通过对核素90Sr 100年、99Tc 1000年的预测计算,验证了本文所提方法的有效性和稳定性,并得出了一些有重要意义的结论。