动态聚类在抽样调查中的应用

将动态聚类分析应用于抽样调查方案的总体分组。其要点是:首先将原始数据标准化并进行初始分类;然后根据分类函数进行批修改;最后通过 A 检验得到最优分组。这一方法已在实际抽样设计中成功地运用,并取得了满意的效果。     

内生矿床分类问题及札哈洛夫分类法对我国某些金属矿床的应用

一个完善而合理的矿床分类法对确定矿床成因类型、掌握矿床生成的规律性以及解决找矿、勘探的方法来说是非常必要的。能够满足这些要求的分类法只能是成因分类法,而不是别的。 根据成因来进行矿床分类开始於十九世纪末叶,而在本世纪初曾研究出一系列分类法。总的来看,这些方法都是粗糙地将矿床分为原生的和次生的两种,而前者又细分为同生的和後生的。只是由於相近的种学如地质学、地球化学、岩石学、物理化学等巨大发展,而促进了矿床成在理论的逐步深入研究以後,才使得矿床成因分类问题提高了一步。但是这种成因分类法发展过程中,显然存在着资产阶级学者所领导的和苏联学者所提倡的两种迥然不同的学派。在前一个学派中最著名的和影响最大的是林格崙(W.Lindgron)和尼格里(P.Niggli)的成因分类法。     

初论层控菱铁矿矿床的沉积环境和形成作用

近十余年来,我国陆续发现并成功地勘探了一批大、中型菱铁矿矿床。这些矿床大多产于一定时代的特定地层中,属典型的层控矿床。矿床通常由两部份组成,一是呈层状和似层状产出的灰色细粒菱铁矿;二是呈脉状产出的米黄色粗晶菱铁矿。这两种菱     

基于节能环保的供电电能分配策略研究

对于供电企业来说,在节能环保的基础上,能够制定出使得其总发电量在备用市场与能量市场上的一个电能分配的策略方案,是紧密地关系到了供电是否能够稳定并且安全地运行,而且还关系到了其是否能够盈利,本文就对其进行了进一步地探讨。     

全球金-碲化物型矿床的分布规律和主要成矿条件

金－碲化物型矿床是一种重要的金矿类型。本文通过对全球各主要金－碲化物型矿床的成矿地质背景、赋矿围岩、控矿构造和地球化学特征进行分类综合研究,阐明了全球金－碲化物型矿床的分布规律与主要成矿条件。     

基于人工神经网络的光学相关信号后处理

采用人工神经网络技术对相关平面进行后处理，能够成功地对相关平面的感兴趣区域（ROI）进行分类识别，提高光学相关识别的可靠性，降低虚警概率。     

矿床开采与环境保护的系统研究

本文分析了矿床开采过程及开采终了的环境状况，建立了考虑矿山环境治理及保护费用在内的矿床开采价值模型；用系统模拟的方法得出整体最优的矿床开采方案；根据矿山开采终了的景观，建立生态复垦及环境保护方案库，从中选出可行的方案并进行模拟设计；根据设计结果，综合其地因素，选择生态价值和经济价值均最优且技术上又可行的矿床开采方案及其工艺系统。     

矿床成因规律和勘查方法探索

最近几年,我国矿产开发及利用事业蒸蒸日上,极大地加快了我国经济的发展。该文首先对矿床的成因规律进行了简要分析,进而对矿床的主要勘查方法进行论述。期望通过该文的研究能够对明确矿床成因及确保地质找矿工作的顺利进行有所帮助。     

边坡监测技术与数据处理方法的研究

边坡的稳定与否,对工程的安全运营至关重要.高边坡的监测和研究是预防滑坡地质灾害发生的重要手段和方法.对GPS多天线阵列技术在边坡监测中的系统构成、方案实施和数据处理方法进行探讨.GPS边坡监测系统不但与监测设备是否能灵敏可靠地取得变形监测数据有关,而且还与数据处理方法有关.     

学习结果导向的能力和技能：人力资源发展、教育和培训中的能力拓展、建模和标准

本文对“数字时代”的能力和技能的潜在用例和影响进行了总结,主要强调了人力资源发展标准和元数据扮演的角色和优势,同时解释了能力模型能够为学习、教育和培训中的质量发展提供的特殊支持.关于这个方面,只对这一被称为“能力建模”的创新方法的主要特征以及它与职业教育、培训（VET）的关联进行了总结.同时,还介绍了一个常见的能力模型,这一模型包括一个标准化能力结构和一套水平分类,并针对一般应用情景和职业教育、培训中的具体用例进行了讨论.有证据表明,能力建模和现有的能力模型不仅使得工作地点、组织和个人的发展获得了改善,同时还加速了世界的移动,能力和技能也越来越被人们认识和了解.最后介绍了欧洲对能力建模的主要行动方案,并强调了与之有关的现有标准化活动.     

基于MAS机的地质环境信息业务分发管理方案设计

为提高地质环境信息与各应用系统的交互能力,使之更好地为各应用系统服务,提出了一种基于MAS机的地质环境业务分发管理方案.该方案以MAS机作为企业通讯手段,对地质环境信息按专业特点进行业务分类并定义相应的业务分类码和业务表,以SMS短信方式传输地质环境信息,在接收到地质环境信息的上下行短信时,根据事先定义好的业务分类码,查找匹配到相应的业务表,从而将短信分发存储到对应的业务表中.以地下水监测、地灾气象预警预报两类业务对该方案进行测试,结果表明,本方案能够准确及时地将地质环境信息分发到对应的地下水监测业务表和地灾气象预警预报业务表中,业务分发速度为秒级.该方案具有较好的业务分发能力和效率,对于地质环境信息以短信方式的分发管理具有较强的适应性和扩展性.     

基于SVM混凝土电镜图像类型识别

目的为了准确、快速地对混凝土电镜图像进行自动识别分类,选取合理的特征提取方法以及分类算法,解决预判混凝土耐久性问题.方法利用一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的组合模式,对混凝土在电镜下的图像进行特征提取和类别判定,并对SVM分类器选取合理的核函数以及核函数参数.结果采用笔者方法最终图像识别准确率可达79.7%,LBP基本特征算子较好地满足了纹理特征图像的特征提取要求;通过SVM分类器对图像进行分类可以将含有纹理特征的图像成功分类.结论该方法成功有效地识别混凝土的内部多层次结构辅助辨别混凝土的耐久性问题;LBP基本算子和SVM分类算法的组合算法在特征提取与识别分类具有很好的实用性及高效性.     

四川大水沟碲矿床成矿物质来源研究

四川大水沟碲矿床是世界首例独立碲矿床。通过对其进行矿床地质、常量与微量元素、矿物包裹体地质及稳定同位素测试分析研究 ,认为该矿床成矿物质具有多源性 ,且不同矿化期的成矿元素、成矿流体来源亦不相同 :主成矿期 Te主要源于地幔岩浆脱气 ,少量来源于基性岩或大理岩 ,S可能主要源于早期形成的磁黄铁矿 ,Bi可能与中酸性、基性岩浆有关 ;成矿流体主要为岩浆气液。     

基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法

目的利用层次聚类与人工免疫模式识别相结合的方法解决无监督结构健康监测中对结构故障识别和分类的问题.方法通过凝聚型层次聚类实现样本数据的分类,通过模仿生物免疫识别和学习机理来训练记忆细胞集合,进而实现对结构故障的识别与分类.结果在benchmark结构模型上的仿真实验测试结果表明在抗原样本数据中采用凝聚型层次聚类和方法能够成功地确定抗原样本数据的模式数目,继而采用人工免疫模式识别算法对实测数据进行模式识别与分类,分类成功率为81%.结论基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障检测与分类算法通过免疫学习和进化产生高质量的记忆细胞,从而有效地识别结构故障模式.     

矿床的三维可视化仿真技术与系统

研究了矿床三维可视化的相关技术,提出了一种实现矿床三维可视化仿真系统的框架.在Windows系统下,以VC 为开发平台,利用OpenGL三维图形库,成功地开发了矿床三维可视化仿真系统的原型,实现了三维钻孔图显示、任意地质剖面显示与矿体的真三维显示,并且支持3D旋转、平移、无级缩放等交互操作.应用某地下铁矿的数据,得出了符合实际的结果,初步验证了有关技术与系统原型的可行性.     

层控矿床的概念需要进一步明确和限制

有关层控矿床的概念,目前矿床学家认识还不一致,有的从广义上理解,有的从狭义上认识,总的看来涉及范围较广,重点不够突出,似乎有进一步明确和限制的必要。 本文理解层控矿床是指由同生沉积作用(包括一定程度的变质作用)形成的矿床或矿源层,受各种热液活动的改造演化而成的兼有沉积矿床和热液矿床双重特点的一类矿床。     

试论岩溶充水矿床的水文地质类型划分

前言岩溶充水矿床的水文地质条件,一般比较复杂。由于矿坑涌水量常常较大,威胁矿床开采,同时也影响工农业的水源和地面建筑。虽然岩溶区的水文地质条件因地而异,但仍有其共性。将千差万别的条件,找出共性进行分类,对于指导生产和科学研究的系     

Twitter数据采集方案研究

为了能够实时、高效地获取Twitter数据,在分析了传统采集方法的缺陷后,提出了基于Twitter List API和Lookup API的用户数据采集方案。该方案通过对用户进行分类,进而精确控制API的调用频率。经在超过26万Twitter用户和600万条消息的一系列实验证明,通过两套方案的结合可以实现Twitter用户数据高效实时的获取。     

蛇绿岩型铬铁矿成因分类初探

本文讨论了上地幔部分熔融的岩石序列、蛇绿岩的两种成因机制、铬铁矿的向下沉陷作用、铬铁矿的富铝或富铬以及铬铁矿的特定赋存部位等问题。并在此基础上提出了关于蛇绿岩型铬铁岩的一个新的成因分类方案:a.上地幔部分熔融铬铁矿床;b.岩浆房结晶分异铬铁矿床;c.沉陷铬铁矿床。     

数据挖掘中分类算法综述

对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、速度快,错误率低,但分类不够准确;传统的基于关联规则算法分类准确率高,但容易受硬件内存的制约;支持向量机算法分类准确率高、复杂度低,但速度慢.针对各种分类算...