天山布拉特沟的地貌制图(摘要)(英文)

天山布拉特沟是乌鲁木齐河源的一个支流,通过野外调查编绘了1:25000比例尺的布拉特沟地貌图。本图作为野外地貌工作的总结,集中地反映了本区的冰川、冰缘及重力流水地貌形态,区分了各形态的分布、成因及形态特征,是地貌图的说明书。 本区是现代冰川作用区之一,冰川地貌是主要的地貌形态。分布于谷地源头的现代冰川有3条,雪线高度约4000m,并处于退缩状态。冰川的主要地貌类型计有冰斗、槽谷,羊背石和冰碛垅等。呈现多道分布的冰碛垅(包括年轻冰碛垅和四个阶段的老冰碛垅),反映了冰川作用的演变过程。石冰川和泥石坡等冰缘地貌形态也广泛分布于此。其他重力地貌和流水地貌类型也比较齐全。这表明布拉特沟是一个典型的高山地貌,冰川与冰缘地貌广泛分布的区域。现有地貌形态在排列分布上呈现不对称状况,这主要是由于气候因素作用的结果。所有这些特征与乌鲁木齐河主谷的特征相似,冰川序列也与主谷平行。     

纹理模型和纹理识别

纹理是物质在外观上所呈现出的某种有规律的图案。反映在图像上,就是灰度的规律性分布。人们根据纹理特征可以区分大量的物质。利用计算机自动识别纹理,需要为纹理建立合适的数学模型。本文尝试用假设检验这个有力的数学工具对自回归纹理进行符合程度的检验。并运用这个工具来求得一个较合适的自回归模型。 本文对五种纹理的150个样本进行了检验,在0.01显著性水平下全部否定假设。因此可以得出结论:用自回归模型模拟纹理是比较恰当的。本文还提出了用假设检验手段来确定回归系数个数的方法,因而提高了识别精度,减少了运算量。本文提出的自相关系数代替自回归系数的方法进一步减少了运算量。用Fisher准则设计的分类器具有速度快、精度高、占用内存少等特点,对五类纹理抽取的自回归系数和自相关系数用Fisher分类器进行分类,分别取得了98.6％和97.3％的分类精度。 实践证明,纹理方法应用于图像识别是非常有效的,具有广泛的应用前景。     

浅谈玉

中国是一个爱玉而又敬玉的民族。传统以来，玉被视作祥瑞之物，玉在中国人的心目中总有几分神秘的色彩，认为它能除恶辟邪，逢凶化吉，并带来福祉。另一方面也由于玉器不朽，虽经雕琢、打磨、入土，受沁、改制，盘养等岁月的磨炼，仍能保持其温润坚实的质地，     

计算机病毒简介

计算机病毒是计算机技术和社会化信息化进程中的必然产物,它给社会在人力、物力、财力和时间造成重大浪费,已经引起人们的高度重视。预防计算机病毒传播,消除计算机病毒侵扰已成为计算机技术中不容忽视的问题。     

化探异常定量分类(评序)方法探讨

从评判指标集合的熵和分辨率入手,应用最优分割法.对无模型地区的化探异常进行定量分类和排序。该法在吉林通化某地金化探异常分类中取得了较好的效果。