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1.
DavorPavelic IgorVlahovic JosipHalamic 《《幕》》2004,27(3):214-215
The 22nd IAS Meeting of Sedimentology was held in the Convention Centre of the Grand Hotel Adriatic, in a small touristic town Opatija, located on the eastern Adriatic coast where Central Europe and the Mediterranean meet. It was the second IAS Meeting held in Croatia--the first one, 4th IAS Regional Meeting of Sedimentology, was held in Split in 1983. The Meeting in Opatija was organized by the Institute of Geology (Zagreb) and the Croatian Geological Society. The sponsor was Ministry of Science and Technology of the Reoublic of Croatia. 相似文献
2.
多点地质统计学在河流相储层建模中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
多点地质统计学综合了基于象元方法以及基于目标方法两者的优点,对于河流相等具有复杂地质形态的储层精确建模具有较强的优势.在对传统建模方法综合分析的基础上,介绍了多点地质统计学的基本理论及SNESIM算法,并应用该技术对大牛地气田某开发井区的辫状分流河道相进行了实际建模.研究结果表明,在河流相储层建模中,该方法比传统的建模方法更具优越性.最后,进一步综合讨论了多点地质统计学目前面临的主要问题(包括训练图像、目标体连续性、数据样板选择、综合地震信息等方面)的改进方法. 相似文献
3.
在地球大数据与空间对地观测技术飞速发展的时代背景下,遥感地质学课程需要紧密围绕培养创新型人才、服务全球可持续发展开展教学改革与评估.本文以中国海洋大学为例,提出可具推广性的教学改革与评估3W原则,即为什么要开课(Why)、讲什么内容(What)、时间如何安排(When),并探讨了近年来遥感地质学课程建设与毕业设计选题在支撑大学生创新创业训练方面的作用与成效. 相似文献
4.
5.
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7.
传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。 相似文献
8.
利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
9.
《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献
10.