基于地理信息系统和加权信息量的茂县地质灾害易发性评价

以茂县为研究区,选取坡度、起伏度和道路等8个因子构建评价指标体系,通过信息量法、确定系数法确定因子信息量值和权重,运用ArcGIS进行地质灾害易发性评价。结果显示,研究区高易发区面积345.62 km~2、较高易发区456.65 km~2、中易发区664.83 km~2、较低易发区943.71 km~2和低易发区1 488.34 km~2,分别占总面积的8.86%、11.71%、17.05%、24.20%和38.17%。对评价结果进行合理性检验和受试者特征曲线(receiver operate curve, ROC)的精度检验,检验结果表明评价具有合理性,且曲线下的面积(area under curve, AUC)值为0.882,即评价准确度较好。研究结果能为研究区的灾害防治和国土空间规划提供科学依据。     

改进的局部二值法与熵结合的边缘检测算法

为解决识别地震图像上的断层、气烟囱等特殊地质体的边界信息模糊、噪音影响等问题,提出一种改进的局部二值模式(LBP:Local Binary Patterns)算法与局部熵(ENT:Entropy)结合的边缘检测算法(LBP/ENT)。利用传统的LBP构建一种旋转不变统一的局部二值模式,使其适应地震图像异常地质体的横向不连续性,并引入局部熵刻画地震图像局部的离散特征,提高地震噪音的鲁棒性。利用提出的LBP/ENT方法对复杂的Marmousi理论模型和实际地震图像上的气烟囱进行研究,并与Canny算子、 LBP算子、局部方差(VAR:Variance)、 LBP/VAR算子进行对比,结果表明：LBP/ENT能更清楚地刻画地震图像的边缘信息,对噪音具有更好的鲁棒性。研究实例说明提出的LBP/ENT算法为检测地震图像上特殊地质体的边缘信息提供了一种可行的技术方法。     

改进爬行动物搜索算法优化ENN模型预测管道腐蚀速率

管道腐蚀的影响因素多而复杂,建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network, ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷,提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circle混沌映射并结合鲸鱼优化算法的狩猎策略)的ENN模型,并采用管道腐蚀速率实测结果验证了新模型的有效性。两个实例的预测结果表明,改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.547 6%、0.783 1%,其预测精度明显高于传统ENN模型。新模型在预测过程中可对权值和阀值进行寻优处理,因此有助于提升传统模型的预测精度。     

白英总皂苷的抗炎作用及机制研究

利用脂多糖刺激RAW 264.7细胞(小鼠单核巨噬细胞系)产生的炎性反应，检测了白英总皂苷对RAW264.7细胞的TNF-α、MD2和TLR4蛋白表达的影响，探讨了白英总皂苷在炎性反应中的作用及分子机制.结果表明：白英总皂苷对RAW264.7细胞无毒性作用，但对TNF-α蛋白表达有抑制作用，且这一过程可通过抑制MD2和TLR4蛋白的表达实现.