非线性铀成矿作用--以上第三系砂岩型铀矿为例

本以滇西上第三系陆相砂岩铀矿为例研究非线性铀成矿作用。与铀矿化有关的参数可分为矿化参量和控制参量,矿化参量以及矿化在控制参量中的分布均遵从对数正态分布,控制参量(温度、压力和地球化学条件)的耦合作用对铀矿化的概率和平均品位的控制作用是非线性的,铀矿化在控制参量构成的相空间中的变化轨迹是一复杂的超曲面。非线性铀成矿作用具分形特征。     

西藏甲玛-卡军果推-滑覆构造系特征

通过矿区填图和路线调查,结合室内研究,指出:①甲玛-卡军果推-滑覆构造系由印度-欧亚板块碰撞引发,具有递进变形、自盆地中心向边部推覆、新盖老等特点,强变形于50Ma±。②推覆体下盘为叶巴组构造岩系;推覆体由上侏罗统和下白垩统碳酸盐-碎屑沉积岩系构成,主体为轴面北倾的复式褶皱,自南而北分为前部带、中部带和后部带。滑覆构造系推覆形成的复背斜轴部高位岩块失稳向北滑覆形成,自南而北分为后部带、中部带和前部带。③导致矿区蚀变的主要岩浆活动发生于推覆强变形后的松弛期,上侵受近南北向基底断裂和推覆断裂联合控制,就位受控于前部带推-滑覆褶断系,其后发生多次构造-岩浆-成矿液叠加,造就甲玛铜多金属矿床。     

基于人工神经网络的航磁信息关联方法的研究

应用人工神经网络方法 ,以航磁数据为样本 ,建立了航磁信息关联的BP人工神经网络模型。对山东省 1∶5 0万航磁水平一阶导数轴向图进行计算机自动关联叠置、提取航磁解释构造轴线的研究。经与垂向二阶导数对比分析 ,证实了该方法给出的模型具有较强的非线性、自适应和学习能力。     

基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

论地震数值预报——关于我国地震预报研究发展战略的思考

随着中国工业化和社会现代化进程的加快 ,中国城市化进程必将进一步加速。如何减轻地震灾害的问题正变得日益严峻。尽管地震预测是一个举世公认的国际性科学难题 ,但在强化各种减轻地震灾害措施的同时 ,仍须大力推进地震预测研究。为此 ,需要打破长期徘徊在以地震前兆异常监测为基础的经验性预测局面 ,把注意力尽快转向研究以动力学为基础的数值预报。以GPS为代表的空间对地观测技术 ,岩石圈巨型高分辨率宽频带流动地震台阵观测技术以及数值模拟技术已经为地震数值预报研究提供了前所未有的技术基础。以地震数值预报为目标的GPS阵列地壳形变连续观测 ,高分辨率地壳上地幔结构探测 ,地壳动力学 ,地震孕育和破裂过程的理论、模拟试验和实际观测 ,数据同化和计算软件的开发应成为今后研究的重点。现在的问题是 ,需要积极借助数值天气预报的经验 ,强化多学科 ,多部门的组织协调 ,尽早在有条件的地区开展地震动力学数值预报的科学试验。地震数值预报研究必将极大地促进中国地震科学基础研究和地震预报的进一步发展。     

水泥土挡墙压顶梁对基坑变形影响研究

在分析水泥土挡墙变形机理基础上,对压顶梁的作用进行了研究,并深入探讨了压顶梁的有效利用范围和优化措施。工程实例表明,合适的压顶梁是控制挡墙变形的一种有效措施。     

灰关联神经网络法及防洪堤边坡稳定性分析

灰关联分析神经网络方法首先是对防洪堤边坡稳定性影响因素进行灰关联分析,得出各因素影响程度的大小排序,然后建立该工程的神经网络模型,选择灰关联分析得到的优势因子作为样本输入以及关联度作为网络权值确定的一个因素,利用大量南宁市防洪堤边坡工程实例对网络进行训练学习,最后用训练成功的网络对工程进行预测。预测的结果与实际情况进行对比表明,这个方法能够满足南宁市防洪堤边坡稳定性预测的要求。     

裂隙岩体中的对流扩散研究

揭示一个基于代数拓扑理论的裂隙网络中物质弥散模型，还给出了应用于网络中的对流扩散的对应性原理的证明。应用拓扑理论给出的框架，使其起了一个数据结构的组织者的作用，由此得到网络中每一个分支上的浓度的解。这个解是在拉普拉斯空间上的解析解。网络中任意点在任何时刻的浓度可以很方便地用数值拉氏反变换求出。     

涡北河网区三维地震采集技术

涡北勘探区属于河网地带,难以进行正常的地震施工。为此,本文提出了一种以规则束状观测为基础和特殊观测系统相结合的数据采集方法。该方法适应了这种复杂的地表条件,获得了"空白区"的地震资料,为今后类似地表条件地区的三维地震勘探提供了经验。