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利用钻孔试验分析了自贡红层分布区地下水水化学的水平及垂直分布特征,探讨了该区地下水的水化学特征及形成原因,进而探讨红层水资源开采等引起的咸淡水混合、水质变化等相关环境问题. 相似文献
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关中盆地浅层地下水水化学场演化规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在野外调查与室内试验的基础上,重点研究了关中盆地浅层地下水水化学场时空演化规律.研究表明:区内浅层地下水天然水化学场空间分布主要受地质、地貌和水文地质条件的制约,且具有明显空间分布规律. 相似文献
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采用液相还原法制备了纳米Fe/Ni双金属材料,分析了FeCl2浓度、n(Ni)/n(Fe)和n(NaBH4)/n(FeCl2)物质的量之比对制得的Fe/Ni双金属还原水中2,4-二氯酚(2,4-DCP)效果的影响,明确了Fe/Ni对2,4-DCP的还原脱氯途径。结果表明:在FeCl2浓度为3 mol/L、n(Ni)/n(Fe)=4%,n(NaBH4)/n(FeCl2)=1的条件下制备的Fe/Ni双金属对2,4-DCP的去除率接近100%,且其中95%被还原成苯酚。纳米Fe/Ni为球形颗粒,粒径约为50 nm,在自身磁力作用下相互链接为枝状,又通过静电稳定作用分散聚集,形成海绵状多孔结构,BET比表面积为44.8 m2/g。纳米Fe/Ni还原2,4-DCP的途径主要是苯环上的2个C-Cl键依次被加氢还原,先脱去一个氯生成2-氯酚或4-氯酚,再进一步脱氯转化为稳态的苯酚。 相似文献
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利用主动学习改进遥感图像单类分类: 以正类和未标记样本学习方法为例 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单类分类方法中只用正类训练样本导致训练样本数量和质量的选择直接影响分类结果精度的问题, 以正类和未标记样本学习(PUL)为例, 研究如何利用主动学习选择训练样本, 以求改善单类分类的精度。首先用随机选取的训练样本进行PUL分类, 直到获得稳定的分类精度, 然后利用主动学习选择和增加最有用(informative)的正类或负类样本, 用于PUL分类。结果表明, 当利用足够多的随机选取的正类样本得到稳定的分类精度后, 利用主动学习选择和增加正类样本可以提高分类精度; 利用主动学习的同时加入正类和负类样本, 可以得到比只加入正类样本更高的分类精度; 将利用主动学习得到的正类样本经相似性筛选后得到的正类样本, 分类精度与直接利用主动学习选择的样本相似, 但达到同样精度时需要更少的样本。因此, 利用主动学习选择和增加样本可以有效地改善单类分类的精度。 相似文献
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