甘肃省北大河铁矿床地质特征及矿床成因

甘肃省北大河铁矿位于甘肃省肃南裕固族自治县祁丰乡南部约10km,通过对该矿床成矿地质背景、矿床地质特征的分析,构造作用为北大河铁矿床最主要的控矿因素。矿体均赋存于长城系桦树沟组的硅质岩、(碎裂)硅板岩、(杏仁)状玄武岩、粉砂质铁质绢云绿泥石板岩中。系统总结了北大河铁矿的地质特征及成矿条件;分析了矿床的控矿因素及找矿标志。初步认为,该矿床是火山沉积—变质型铁矿床。     

甘肃省肃南县双龙铁矿地质特征

甘肃省肃南县双龙铁矿赋存于北祁连褶皱系西段的长城系朱龙关群桦树沟组,其赋矿层位可与镜铁山矿相对比,铁矿体完全赋存于桦树沟组的深灰色、浅灰色、灰绿色粉砂质板岩中。双龙铁矿的3个铁矿层15条矿体,单矿体长200～4050m,平均出露宽2.0～17.5m,矿石平均品位TFe 20.96%～34.69%。矿石自然类型主要为泥质粉砂质板岩型磁铁矿矿石、赤铁—磁铁矿混合型矿石、泥质粉砂质板岩型赤铁矿矿石和碧玉岩型赤褐铁矿矿石。具有沉积—变质型铁矿的特点。在桦树沟组含铁岩系及泥质—粉砂质板岩类岩石组合中明显发育的灰黑—深灰色磁铁矿化条带、暗红色的褐铁矿化、赤铁矿化,是主要的找矿识别标志。     

9项人类群体遗传学特征的对应分析

对我国6个地区汉族人群的内眦褶、上眼睑皱褶、门齿类型、鼻梁类型、鼻孔形状、下颏类型、额头发际、头发类型、耳垂类型等9项人类群体遗传学特征进行了对应分析.对应分析将6个地区汉族9项人类群体遗传学特征分成3个点群:点群族Ⅰ包括的汉族地区有江西汉族,变量卷发;点群族Ⅱ包括的汉族地区有浙江汉族,变量突型下颏;点群族Ⅲ包括的汉族地区有伊盟汉族,巴盟汉族,阿盟汉族,兴安盟汉族,变量内眦褶、眼睑、铲型门齿、凸鼻梁、窄鼻孔、发际有尖、耳垂.     

长江三峡地区黄土粒度特征及其成因分析$

长江三峡地区的巫山黄土是中国黄土的重要组成部分,其来源具有重要的古气候环境意义.文章对三峡地区巫山黄土剖面先后进行野外考察、系统采样和光释光定年、粒度测试等工作,其中年代数据显示研究区黄土属于晚更新世黄土.巫山黄土的粒度组成特征与河流沉积物及同时期马兰黄土对比显示,巫山黄土与河流沉积物粒度组成明显不同,而与典型风尘黄土相似;粒度象显示巫山黄土与河流沉积物成因不同;频率累积曲线显示巫山黄土风积物特征.巫山黄土平均粒径与马兰黄土平均粒径从西北向东南逐步变细的空间分布不相符合,可能与气候及地形等因素有关.     

甘肃北山小白石头钨矿床地质特征及找矿标志

阐述了小白石头钨矿地层、构造、侵入岩、矿体特征、围岩蚀变及矿床特征,指出了小白石头钨矿床位于甘肃北山星星峡—小白石头复式背斜,成矿构造地质环境复杂,构造-岩浆-热液活动强烈。着重论述了矿床地质特征及控矿因素,并对矿床成因进行了初步分析,提出了进一步的找矿思路。     

甘肃省近年来突发性地质灾害的特征及其应对措施

甘肃省近年来的突发性地质灾害呈现出灾害种类繁多、单灾规模大、破坏大、空间分布上点多面广、灾害成因复杂、防灾救灾难度大等特点,不合理人为活动的诱发作用日益突出,选址不当则是成灾的重要因素。除滑坡、崩塌、泥石流外,地裂缝等灾种发展迅速。通过对甘肃省近年来突发性地质灾害特征的研究及应急救灾管理经验的总结,提出了进一步加强应急救灾及防灾工作的应对措施。     

乌梁素海沉积物沉积速率与粒度特征研究

为了获得乌梁素海沉积的历史过程以及环境演化特征,过对乌梁素海近岸区(WLSH-1)、入水口区(WLSH-2)、开阔湖区(WLSH-3)和退水口区(WLSH-4)采集的4个柱状沉积物的沉积速率、粒度参数和粒度分布频率曲线等特征进行了分析.乌梁素海4个样点的平均沉积速率并不相同,WLSH-1为0.49cm/a,WLSH-2为0.86cm/a,WLSH-3为0.95cm/a,WLSH-4为0.79cm/a.在最近的80a乌梁素海的平均沉积速率有缓慢增加的趋势,特别是进入21世纪之后沉积速率显著增加.根据210Pb法测年推算出柱状沉积物所属年代范围,4个柱状沉积物在垂向上均表现为阶段式沉积变化特征,除WLSH-4属两段式特征外,其余3个柱状样均属三段式特征。除WLSH-3柱状沉积物平均粒径自下而上呈"粗→细"规律外,其余3个柱状样均呈"细→粗→细"规律.     

全局解析冗余关系的混杂系统模式跟踪

针对混杂系统同时具有连续和离散的运动规律和演化机制,提出一种基于全局解析冗余关系的混杂系统模式跟踪方法.建立混杂系统键合图模型并转化为诊断键合图模型,根据诊断键合图得到系统的全局解析冗余关系和模式变化特征矩阵.利用模式变化特征向量和开关元件导通与关断时开关两端的电压电流变化特征,实现模式变化了的开关元件定位.最后利用Matlab软件对该方法进行仿真实验,实验结果表明基于全局解析冗余关系的混杂系统模式跟踪方法是有效的.     

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

蛋白质网络的特征研究

基于复杂网络理论研究蛋白质网络的特征.构建了蛋白质网络,当截断距离R为0.7 nm时,单体蛋白网络表现出明显的小世界性质.分析了蛋白质网络的分层结构,当截断距离增大时,分层指数b值减小,截断距离R为2.4 nm时,分层指数b与网络规模正相关.研究结果表明,单体蛋白质网络及其对应复合物中肽链网络中接近中心度和介数中心度较高的残基均是非极性、疏水性氨基酸.