利用散点图矩阵与回归分析建立地形描述精度模型

提出了一种基于散点图矩阵建立多元回归模型的方法,并依此构建了DEM地形描述误差与分辨率、相对高差、凹凸系数的关系公式。实验结果表明,所得公式具有较好的效果。     

加速遗传算法在预应力连续箱梁桥有限元模型修正中的应用

针对预应力混凝土连续箱梁桥的通扬运河大桥,建立其有限元模型.基于评价模型修正效果的频率指标与振型相关系数指标、柔度矩阵指标和挠度指标,定义三个目标函数,利用环境激励的试验模态参数,通过实数编码加速遗传算法对有限元模型进行了修正.相对于基于频率指标与振型相关系数指标定义的目标函数,基于柔度矩阵指标或挠度指标定义的目标函数修正的有限元模型,能同时较准确地反映其动态和静态特性,也能实现其试验模态振型较精确的质量归一化.     

肺结节CT图像纹理特征的初步研究

目的:探讨图像纹理特征分析法在肺结节诊断中的作用。方法:收集104例经临床手术病理证实的肺结节患者,采用水平集模型自动分割、提取肺结节,用灰度共生矩阵法对肺结节的能量、相关、对比度、逆差距和熵等图像纹理特征进行提取,将良、恶性结节的纹理特征进行比较。结果:肺良恶性结节的能量、相关、对比度、逆差距和熵均存在统计学差异(P<0.05),其中肺良性结节的能量、逆差距、相关性均大于恶性结节,良性结节对比度及熵的均值小于恶性结节。结论:肺良性结节纹理灰度分布均匀、纹理规则、局部灰度反差不大,而肺恶性结节纹理灰度分布不均匀、纹理杂乱、灰度反差明显,因此图像纹理特征对肺结节的诊断有重要的价值。     

水环境规划中的层次分析模型研究

水环境规划是现代环境规划的重要内容,而层析分析法是水环境规划的有效手段之一。根据层次分析法的原理,建立层次分析决策模型,并结合实际,确定出环境治理指标的优先原则。     

区域地球化学元素分布与组合求异方法

在与单元素异常处理方法比较基础上,应用多元素空间分布与空间定量组合求异方法,以吉林白山地区1∶ 20 万化探测量数据处理分析为例,进行空间定量组合求异模型研究,建立了该区的中大比例尺因子--泛克里格模型,应用DEM 原理表达三维元素空间分布模型,并给出地质解译。结果表明: 多元空间定量组合求异法较传统单元素求异法不仅精度更高,更能反应元素空间的内在结构与关联性,且提供了更多的地学信息,尤其使DEM 的三维表达更为直观。     

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1674987111001277

A numerical model is developed for investigating the evolution of fracture permeability in a coupled fracture-matrix system in the presence of fracture-skin with simultaneous colloidal and bacterial tr...     

首钢京唐公司基坑护坡及降水问题研究

在对位于曹妃甸地区的首钢京唐公司深基坑护坡工程进行全面总结的基础上,进行了多因素矩阵法基坑史护方法分类,对该地区护坡降水提出了几点建议,对于指导下一步曹妃甸地区护坡降水工作具有重要的意义。     

后循环梗死中医证候演变规律研究

目的：研究后循环梗死患者的中医证候演变规律。方法：采用后循环梗死中医证候学调查问卷对388 例后循环梗死患者进行发病初期（3 d之内）、14 d、28 d、90 d 4个时间点的证候学调查,收集患者的症状、舌苔、脉象、证候要素、证候类型等,以得出其4个时间点的证候演变规律。结果：各阶段证候要素及主要证候的构成比较高的是：0 d,风痰瘀阻证;14 d,风痰瘀阻证、气虚血瘀证;28 d,痰浊内阻证、气虚血瘀证;90 d,气虚血瘀证、气血亏虚证。转移概率矩阵得出的证候演变规律为：0～14 d,风痰瘀阻证可转变为风痰瘀阻、痰浊内阻证;14～28 d,风痰瘀阻证可转变为痰浊内阻、气虚血瘀等证,气虚血瘀证可转变为气虚血瘀、肾精不足等证;28～90 d,痰浊内阻证可转变为气血亏虚、痰浊内阻等证,气虚血瘀证可转变为肾精不足、气虚血瘀等证。结论：风痰瘀阻证为发病初期常见证候类型,气虚血瘀证自发病中期起为常见证候类型。即发病时实证多见,随着病情恢复虚实夹杂证、虚证多见。     

稀疏矩阵快速回代的Cholesky分解法

采用一维压缩存储正演计算中的对称稀疏矩阵,进行Cholesky分解,利用分解后二个矩阵的对称性和稀疏性,对占用时间较多的回代过程采用先消去列的方法,实现快速回代.算例表明,采用该方法,对于点源场的求解与传统顺代回代求解法对比可以提高五倍的速度,对于大地电磁的正演问题,提高了二倍的速度.     

一种基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法

提出了一种新颖的基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法,运用非负矩阵分解的非负性、降维性及稀疏性对多维矿产数据进行处理。通过R型聚类分析,按照变量相似度将变量聚合成群,对相关性高的元素的聚类结果进行加权非负矩阵分解得到基向量,进行回归分析验证基向量用于矿产预测的有效性。最后,以广东省新寮岽铜多金属矿区数据为例,通过基向量预测圈定异常,绘制矿产预测分布图,得到明显的异常区域,取得了好的预测结果。