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提出了分析稀疏震中分布的一种新的数学方法。此方法主要是用于评价地震震中分布的线性特征是否显著,从而进一步识别地震断层。将该方法用于合成数据集和旧金山湾地震数据的试验表明,其识别能力还是较好的。如果把该方法应用于实际数据,必须结合地质信息,以此消除人为影响。本文应用该方法分析了西诺曼底地区的震中分布,并由稀疏震中追踪主要的构造方向。 相似文献
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脑白质稀疏的CT特点及诊断价值 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 探讨螺旋CT对脑白质稀疏的诊断价值,以提高脑白质稀疏的诊断水平。方法 对100例脑白质稀疏患者的CT及临床资料进行回顾性分析研究。结果 脑白质稀疏好发于50岁以上者,常见于痴呆及脑血管患者。CT特征表现为双侧脑白质对称性低密度灶,或并发脑梗塞、脑出血及脑萎缩。结论 熟悉本病的临床和CT特点,对提高本病的诊断正确率有重要价值。 相似文献
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对1995年加利福尼亚里奇克雷斯特地震序列,使用伯克利数字地震台网(BDSN)的宽带,大动态范围仪器记录的数据进行了地震定位和震源参数估计。本文的目的是研究稀疏宽带合网对网外区域的监测能力,它也适合于全面禁止核试验条约(CTBT)监测小震级地震事件的情况,另外,我们还介绍一个震例研究,这是其他区域宽带台网检测能力的代表。为了评估稀疏台网的检测能力,我们把根据BDSN震相测量所估计的地震位置与“直实位置”目录中由南加州地震台网(SCSN)记录数据得出的高质量地震位置做了比较。为了确定不同类型数据对绝对事件定位的重要性,使用了一个自适应网络搜索定位程度,它利用了一个或多个台站的多震相拾取的时间和方位角。我们使用了BDSN台站距离范围在250-500km和500-800km内的稀疏子台网,结果表明:在区域距离范围内,可能得到达到18km以内的绝对事件定位,这是CTBT所要求的,然而,在远区域距离范围内,较低的保噪水平不可能使事件的定位达到CTBT所要求的目标。 相似文献
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本文从最大后验概率密度观点出发,在数据噪音向量和待求模型向量为具有零均值的独立高斯随机过程的假设前提下,建立起了随机反演的非线性系统方程;给出了模型方差估计的函数表达式,并在文章最后,证明了反演解的稀疏性,即解释了随机反演的输出解的高分辨率特征。文章在最小二乘反演方法的基础上,发展并完善了随机反演方法的理论基础;揭示了随机反演方法与最小二乘反演方法之间的本质区别;阐述了随机反演方法的优越性,并指出了其广阔的应用前景。 相似文献
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从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。 相似文献
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