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111.
深入分析了深水勘探"金三角"之一的尼日尔盆地某深水海底扇沉积体系的展布特征,提出了限制区—半限制区—非限制区分区控制的深水海底扇相展布模式,认为不同重力流类型对沉积物的搬运能力是不同的,从陆坡顶部向盆地方向,重力流沉积类型存在"蠕动—滑动—滑塌—碎屑流—浊流"的演化过程.对海平面波动和古地貌对深水海底扇发育的控制进行了分析,结果表明:海平面变化控制了深水海底扇发育的规模,古地貌控制了海底扇沉积体系的展布特征. 相似文献
112.
在氘氚结团核素图中,说明了差K=S-H与加J=S+K两变量确定的11个6×6核素区分布情况,这类核素分布区可组成10个线性3个6×6核素区域,再组成8个并列3区域.最少可用3个并列3区域递变包含这11个6×6核素区域.这3个组合区域以坐标H17,H19与S32,S34联系.这类核素分布的3区域的中心核素是113483cd1765,1185032Sn6818,12653331720.确定3区域的变量数值进入13~19.这类区域的外围由变量H0,K22,J56,S44,Z80,K4,J36围成.区域变量数值之间显示出漂亮的联系. 相似文献
113.
地膜降解性能是解决地膜"白色污染"的关键技术问题之一.采用热重(TG)和微分热重(DTG)分析对1种普通膜和3种可降解膜的热解过程进行研究,采用红外光谱法分析地膜在使用前后组成的变化.结果表明,4种地膜的热重曲线有相似,但也有所差异,说明降解膜与普通膜的基本组分相同,而添加组分有较大差异.从热重曲线可测算出生物降解膜中淀粉的含量约为21.05%,生-光双降解膜中碳酸钙含量约为10.91%.不同类型地膜的红外光谱不同,覆盖一定时期降解膜样品的红外光谱可显示出其组分和性状的一些变化.3种降解膜原样的羰基指数大小顺序为:生物降解膜>生-光双降解膜>光降解膜,这与它们在田间试验中的降解速率相同.热重是测定地膜组成的一种简便而有效的方法.地膜DTG曲线和红外光谱可作为普通膜与降解膜,以及不同类型降解膜之间的鉴别手段.羰基指数可作为评价地膜降解状况的指标. 相似文献
114.
基于XML内容和结构的模糊查询 总被引:1,自引:0,他引:1
用户在查询XML文档的时候经常有模糊的或者不精确的查询要求.为了解决用户的模糊查询意图,提出了一种基于XML内容和结构的模糊查询方法.以模糊集理论为基础,提出了利用模糊谓词实现XPath查询表达式的模糊扩展,采用模糊查询松弛方法,它可以产生更多满足用户查询要求的结果.在排序这些查询结果的时候,提出的打分方法使用一个扩展的向量空间模型,考虑了内容和结构的相关性,按照内容和结构的匹配情况打分,得分大于阈值的节点就是答案节点.最后,通过实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
115.
并联机构刚性高且动态性能好,用于开发力反馈设备时,在力觉刚性以及位姿分辨率方面优势明显.学界与业界多基于Delta机构开发高性能并联力反馈设备,本文采用3-S■R并联机构设计和开发出一种新型力反馈设备.采用丝传动方式并基于差动原理,提出了一种新型直线动单元作为3-S■R并联力反馈机构驱动副,有效提升了力反馈设备的位姿分辨率与力觉刚性.并联机构的位置正解效率直接影响操控力反馈设备的实时性,本文以动平台中心和球铰链中心距为中间变量,构造出量纲统一的迭代矩阵,实现了该机构位置正解模型的高效求解.相较于传统位置正解的数值方法,求解效率提升近一个数量级,大幅提升了该力反馈机构的位姿反馈实时性.在运动学模型的基础上,基于虚功原理建立了力反馈机构的力映射模型,提出一种含机构重力补偿的反馈力计算方法.基于上述方法开发算法并设计出控制系统,实现了力反馈机构的位姿实时监控及反馈力控制.通过重力补偿实验,验证了上述方法及其控制系统的有效性. 相似文献
116.
本文在文献[1]的基础上,以代数几何中若干理论和方法为工具,对沿球面上Lagrange插值正则性问题进行了进一步的研究和探讨.文中将文献[1]中所给出构造沿球面插值正则结点组的添加平面法推广到了添加圆锥曲面的情形,从而进一步搞清了沿球面插值正则结点组的拓扑结构和几何特征. 相似文献
117.
经济的发展与社会的和谐是互为促进的有机整体,作为国民经济重要细胞的企业,合理承担社会责任不仅有利于自身的和谐发展,还能促进民主法治、公平正义、诚信友爱、充满活力、安定有序,人与自然和谐相处的社会的构建。 相似文献
118.
针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法。该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Naive Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB, RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别。该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量m i和方差向量σ i)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点。理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine, PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。 相似文献
119.
120.