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从深部矿地球化学勘查实际需求出发,根据近年来20余个矿床研究结果,总结提出了热液成因有色金属矿床矿致异常规律--多维异常体系。多维异常体系是指产出在特定成矿地质时期地质体中,空间有序共存、形成机理各异、成矿指向递进的多属性地球化学异常体系,将在斑岩型、矽卡岩型、热液型以及沉积改造型等与热液作用有关的有色金属矿产深部矿预测和评价中发挥重要作用。以安徽马头斑岩型钼铜矿为例,对该矿床多维异常体系进行了探讨。结果表明: 在该矿床中,存在着以Na2O为代表的负异常体系、以S为代表的矿化剂元素异常体系、矿化剂元素S与Fe和成矿元素间协同平衡体系、成矿及其伴生元素异常体系等,这些异常体系对成矿的指示作用是递进的,从而证实了多维异常体系的存在。对应用多维异常体系思路预测和评价深部矿进行了说明。 相似文献
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洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。 相似文献
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针对海量遥感图像如何有效的传达分类结果以实现有效的可视化问题,本文按照分类的语义标注结果的相似度并运用现有的信息可视化技术来实现图像的可视化。首先采用了贝叶斯网络学习的方法进行图像的自动分类标注,然后利用基于图像布局的多维标度算法(Multi-dimensional Scale)以及无需降维的Value and Relation(VaR)技术实现可视化。实验表明本文的方法能够填补图像低层视觉特征和高层语义之间鸿沟,对大量的图像在一个视图内进行有效的浏览,而不造成图像的混乱,并能实现高层次的图像分析。实验的可视化结果是十分有效的。 相似文献
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本文基于相关分析粗差探测原则,提出了一种新的多维粗差的同时定位和定值算法,基于相关分析的粗差探测原则将观测数据预分类,大幅减少了迭代计算量,使得本方法能够适用于处理大量的观测数据;本文算法采用的分类标准充分考虑了观测值真误差对改正数向量的影响以及粗差与改正数向量的相关关系,最大程度地避免了错误分类。该算法对粗差的搜索和判断标准给予了合理的依据,搜索、计算效率较高,可应用于摄影测量领域。本文以匹配数据的粗差探测为例,通过与传统探测方法和RANSAC算法的实验对比,证明了本文算法的有效性。 相似文献
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空间信息可视化的现状与趋势 总被引:10,自引:0,他引:10
对空间信息可视化的现状进行了较为细致的总结,分析了目前空间信息可视化存在的问题。在此基础上,讨论了空间信息可视化的完整概念,提出了空间信息可视化位置特征、交互性、多维性和可视化多样性的本质特征,概括了数据组织与调度、静态可视化、过程模拟与探索性分析等空间信息可视化基本过程。最后,提出未来空间信息可视化主要关键技术。 相似文献