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61.
浅埋大采高工作面区段煤柱下合理留设宽度模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用FLAC3D数值模拟软件通过建立模型对不同宽度煤柱下巷道围岩垂直应力、变形及破坏规律进行了研究分析。研究认为:随着煤柱宽度的增大,煤柱应力集中范围越来越小,应力集中系数越来越小,逐渐呈现均匀承载现象,同时巷道围岩位移量、煤柱塑性区、巷道围岩塑性区范围也逐渐减小。随着煤柱宽度的增大,煤柱弹性区域范围越大,煤柱越稳定,回采巷道越安全,考虑到煤柱过宽会造成资源的浪费,最终确定合理的区段煤柱尺寸在14~16 m之间。 相似文献
62.
提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度. 相似文献
63.
2010年10月新股发行制度改革的基本目的之一是基于完全市场化的原则降低中小板及创业板新股发行(initial public offerings,IPO)市盈率,但其效果不明显。该文针对此问题进行研究,发现2010年10月改革实施后中小板及创业板IPO呈现出报价趋于理性但仍高市盈率定价现象,构造了参与新股配售收益分析模型和超额认购倍数与IPO市盈率间对应关系模拟分析模型。基于这2个模型分析指出了上述高定价问题的制度原因在于询价约束不足、定价约束缺失,并从增加询价机构高报价成本和增大主承销商高定价风险这两方面探讨了加强询价和定价约束的改革思路。 相似文献
64.
图形推理的脑波超慢涨落研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05). 相似文献
65.
以最新获取的准噶尔盆地吉木萨尔地区高光谱SASI数据为例,首先对该数据进行坏波段去除,大气校正以及波谱重建等预处理;然后对重建数据进行降维降噪,提纯和N维可视化,并且基于光谱特征吸收峰的光谱识别准则,提取出与贮藏油气有关的方解石和伊利石的光谱信息,最后运用混合调制匹配滤波技术对异常区填图.结合已有地质资料分析和野外验证,所提取出的蚀变信息与油气区地质情况基本吻合,准噶尔盆地为高光谱遥感技术勘探油气提供一定的地质依据. 相似文献
66.
高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法. 相似文献
67.
介绍了高浓瓦斯发电系统,对高浓瓦斯发电的工艺系统提出了优化方案设计,分析了影响高浓瓦斯发电效率的主要因素并提出了改进措施,同时也对周边系统流程提出了相关建议。 相似文献
68.
白晶 《北京联合大学学报(自然科学版)》2014,28(2):9-12
麦冬为临床常用的传统中药,具有较高的药用和保健价值。对麦冬所含的甾体皂苷和高异黄酮这两大类化学成分及其药理作用进行了综述,为麦冬的进一步开发利用提供一定的参考。 相似文献
69.
张红梅 《首都师范大学学报(自然科学版)》2014,(4):49-52
本文研究了不同浓度银杏外种皮提取物浸种对小麦、玉米、大豆萌发和幼苗生长的影响.结果表明:低浓度提取物可提高小麦、大豆和玉米种子的萌发率、发芽率;促进幼苗地上和地下部分生长,其中作用最明显的为500倍提取物的稀释液.在萌发期,500倍稀释液浸种液处理:提高小麦和玉米幼苗的淀粉酶和叶绿素的含量,促进大豆幼苗叶绿素和蛋白质含量提高,而高浓度的银杏外种皮提取物稀释液处理则降低小麦和玉米幼苗的淀粉酶和叶绿素的含量,也使大豆幼苗叶绿素和蛋白质含量降低. 相似文献
70.
高光谱遥感图像异常检测即是对遥感图像中与背景存在显著光谱差异的像元进行识别,它在灾害预测和环境监测等领域具有很大应用价值.异常检测受到遥感学界的普遍重视,这些年来对异常检测开展的研究取得了不少成果.高光谱图像异常检测研究最初基于传统数据处理和信号分析方法,随着高光谱图像数据处理研究的深入及数据挖掘技术和智能学习方法等相关技术的发展,现在呈现智能和联合处理的新方向.文章对异常检测算法近来的研究进展进行的介绍以期为异常检测的相关研究提供一定参考. 相似文献