基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理

针对矿集区大地电磁强干扰的特征,构建组合广义形态滤波器,从时间域波形上探讨组合广义形态滤波对实测大地电磁强干扰的噪声压制效果。给出基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理流程,在人烟稀少、基本无电磁干扰的青海柴达木盆地进行试验研究,对包含比较单一的人工广域电磁干扰源的试验点进行组合广义形态滤波处理,横向对比时间域波形和视电阻率-相位曲线的改善情况。研究结果表明:该方法可以更加精确地勾勒出大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率-相位曲线的整体形态更加光滑、平稳,数据质量得到明显改善;由于该算法能有效提取暂态信号中的奇异信号,且只需进行加、减和比较运算,计算速度快,这对于在矿集区开展大地电磁强干扰的压制及资料处理具有一定应用价值。     

基于有限元-无限元耦合的2.5D直流电阻率数值模拟

为了解决传统有限元截断边界所引起的问题,提出一种新的2.5D直流电阻率有限元-无限元耦合数值模拟方法。首先推导无限元2.5D单元映射函数,然后提出一种无限元形函数,将其与传统有限元相结合,取代传统的混合边界,使得电位在无限域内连续并在无限远处衰减为0 V,最终形成的刚度矩阵稀疏对称并与场源位置无关。研究结果表明:在相同的网格剖分下,有限元无限元耦合方法比传统有限元法能够在边界测点处得到更高的计算精度,能够在较小的计算范围内得到更优的计算结果,从而有利于减少节点数,提高计算速度;由于系数矩阵不随场源位置改变,有利于加速反演计算。     

提高CAI课件质量的有效途径——应用Authorware实现教学互动

高质量的多媒体CAI（计算机辅助教学）课件是保证计算机辅助教学效果的重要因素，学生参与CAI课件制作是提高计算机辅助教学效果的重要环节。本文将就引导学生利用Authorware进行物理学CAI课件制作，提高计算机辅助教学质量，实现CAI资源库建设长效机制进行探讨。     

多侧面递进算法在机器学习中的应用

本文在已有文献建立的机器学习方法的基础上,提出将多侧面递进算法作为数据预处理方法,并用UCI数据集进行实验,实验结果表明这是一种行之有效的特征提取方法。     

基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

探地雷达复信号分析及改进

利用复信号分析可求得表征探地雷达信号特征的多个参量，从而可对雷达信号进行深入的分析和研究．然而，该方法对噪声特别敏感．为此，作者引入小波变换，对分析过程进行了改进．实际处理效果表明：小波变换的引入很好地克服了复信号分析缺点．     

2.5维直流电法正演中Fourier逆变换离散波数的最优化选取

从优化模型和计算方法2方面改进点源2.5维直流电法正演中Fourier逆变换离散波数的最优化选取方法.首先利用均匀半空间点源电位的精确解,基于最小二乘法给出计算离散波数的改进非线性最优化问题;然后,利用差分进化(DE)算法进行求解;最后,研究参与计算的电极距数对模拟精度的影响.对具有解析解的典型地电模型,通过与已有文献计算结果进行比较,验证方法的可行性.研究结果表明:增加参与计算的电极距数可有效提高视电阻率曲线近源处的计算精度,并能保证较大电性差异情形下的计算精度;与现有离散波数相比,本文方法得到的波数具有更高的精度和更大的适用范围.     

遗传算法优化BP神经网络的异丙酚血药浓度预测

针对静脉麻醉异丙酚时变性强,房室结构复杂的特性,经典的非线性混合效应模型参数估计法存在变量繁多,人为因素多等弊端,而BP神经网络又存在极易陷入局部极值,网络训练不稳定致使预测误差大。利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,调整神经网络中异丙酚血药浓度和时间、病人年龄、体重、身高、体表面积、采样时间、总剂量、注射率的关系,然后建立异丙酚血药浓度预测模型,并与NONMEM方法、BP神经网络进行比较。比较结果,GA-BP网络的平均误差为1.2%,BP网络的平均误差为29.59%,NONMEM为14.61%,GA-BP网络的绝对平均误差15.76%,BP网络的绝对平均误差31.9%,NONMEM为22.99%。实验结果表明:GA-BP网络对于半衰期较短的麻醉药物异丙酚药物具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。