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正交多极子阵列声波测井仪(XMAC-II)采集交叉偶极X、Y方向各8个接收器及单极8个接收器的阵列数据,所采用的XTF文件格式使得解释完成后的数据存储要占用大量硬盘空间,因此对阵列声波数据进行有效的编码和压缩,对于减少存储空间、节约企业运行成本具有重要意义。本文在分析声波波列数据特征的基础上,提出了一种将16位二进制数据的高8位和低8位分别编码的无损压缩策略,其中高8位采用部分匹配预测(PPM)编码方式,低8位经过BW变换、前移编码后再采用PPM编码。实验表明,本文方法的压缩率不仅优于传统的Huffman、LZW、RLE等算法,还优于目前流行的WinZip、Bzip2等软件。 相似文献
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子长采油厂长2油层递减规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以子长采油厂长2开采层位的产量递减规律研究为目标,利用阿普斯(J.J.Arps)递减模型,结合产量变化规律计算得出子长采油厂长2油层1985年、1986年、1998年、1999年投产井产量递减遵循指数递减规律,同时数值模拟了长2油层自然能量开发以及注水开发的递减规律。产量递减规律的研究,为该油藏制定开发方案、油藏配产提供了一定的理论支持和科学依据。 相似文献
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探讨了时间观念因素对顿悟问题解决的影响,结果表明时间观念影响顿悟问题的解决,体现在长远未来时间观念促进了加工转移现象的产生,形成了抽象的心理表征,因而促进了对顿悟问题的解决. 相似文献
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实验采用4×2两因素被试间设计,探讨了3类不熟悉信息及题目难度对儿童解决情节数学应用题的影响.结果发现:不熟悉的实体对儿童解决情节数学应用题中情境模型的构建以及表征成绩没有影响.不熟悉的实体间关系和不熟悉的时空框架显著干扰了儿童解决情节数学应用题中对情境模型的构建且导致了较差的表征成绩.3类不熟悉信息对儿童解决情节数学应用题中构建情境模型,以及表征成绩的影响并没有因为难度的不同而不同. 相似文献
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除中文外,世界上现今使用的几乎所有文字均为拼音字母文字(如英文),其词汇识别涉及分辨几十个字母或语音单位的一维线性组合.中文词汇包含数量众多的方块汉字,需要在部件、单字和多字层次上抽取复杂的形状和空间信息.两类文字视觉形态上的巨大差异,是否对应不同的大脑加工过程?对于这个心理学和脑科学的重大问题,过去30多年的实验研究并没有得出明确的结论.采用脑电技术和视觉词汇判断任务,让以汉语为母语的被试区分真词和假词,结果显示,中文双字词在其呈现后约200ms诱发了一个负走向的、以脑顶部和中央区域为中心、分布广泛的脑电反应,称为顶中区N200.此外,词汇重复呈现时,该N200出现一个罕见的、大幅度的增强效应.类似的效应在英文等字母文字的识别中并不存在,提示顶中区N200是一个中文特有的脑电反应.进一步的实验表明,该N200不反映感知觉加工,也不反映语音、语义加工,而反映词形加工,提示中文词汇在其识别过程的早期就完成了对个体词形的视觉分析,涉及相当广泛、高级的视觉加工脑区.作者最近提出的汉字拼义理论,把汉字同拼音文字并置为成熟的人类文字仅有的2个逻辑类型,指出相对于拼音文字,汉字是更为彻底的视觉文字,其脑机制应该更注重视觉加工.拼义理论与顶中区N200的发现相互支持,从理论和实验2个方面揭示了中文的独特性,强有力地论证了它与拼音文字的本质区别. 相似文献
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针对模板匹配(template matching, TM)应用于未知干扰规则库时干扰决策正确率低问题,提出基于迁移成分分析-支持向量机(transfer component analysis support vector machine, TCA SVM)的干扰决策方法。对空-空场景机载多功能火控雷达,提取雷达信号特征,构建雷达干扰规则库及未知威胁数据集,通过迁移成分分析把两个样本集的特征映射到同一低维隐藏空间,提取样本隐藏空间特征,经过支持向量机训练,实现对未知威胁数据集的干扰决策。实验结果表明:所提方法有效提高了干扰决策正确率,TCA-SVM出色的学习及泛化能力,较好地解决了干扰规则库未知条件下干扰决策问题。 相似文献
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湛江城乡青少年学生成就动机取向的比较研究 总被引:6,自引:0,他引:6
对308位湛江青省年学生进行成就动机测查,表明该地青省年学生总体上以个我取向成就动机为主,成就动机取向的城乡差异并不明显,在影响成就动机取向的因素中,城乡生活经验、性别、家长文化程度的主效应不明显,而年级和受教育水平对青省年学生社会取向成就动机有显著影响。 相似文献
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邢强 《华南师范大学学报(自然科学版)》2001,(3):49-54
采用测验法、问卷调查法、访谈法,对藏族地区双语儿童的智力现状进行研究,结果表明:不同生态文化环境对人们的智力有不同的要求;生态文化环境是影响藏族双语儿童智力的一个重要因素;双语模式对儿童的智力有一定的影响,而且汉 藏模式下双语儿童的智力发展状况较好。 相似文献
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随着雷达技术的进步,雷达发展趋于多功能与智能化,抗干扰能力增强,应用于常规雷达的对抗方法作战效能下降,针对多功能雷达,尤其是工作模式未知的智能对抗成为雷达对抗领域的热点与难点。基于此,该文阐述了智能雷达对抗(intelligent radar countermeasure, IRC)方法,对比了智能雷达对抗与传统雷达对抗(traditional radar countermeasure, TRC)的区别。介绍了强化学习(reinforcement learning, RL)基本原理,针对雷达工作模式及数目未知情况,提出了基于Q-学习的智能雷达对抗方法,给出了算法步骤,分析了Q矩阵收敛时间、收敛值与循环次数的关系。仿真实验表明:给定仿真实验条件下,智能化雷达对抗Q矩阵收敛时间仅为秒量级,能根据干扰效果自主学习并智能决策,提高了雷达对抗系统的实时性与自适应性,且能同时对抗多工作模式的雷达。 相似文献