基于深度学习与数据增强技术的小样本岩石分类

在油气勘探中,利用深度学习技术对岩石进行识别与分类能极大提高工作效率。岩石采样并制作样本图像费时费力,因此岩石样本通常较少。有鉴于此,基于深度学习技术设计一个新的神经网络模型MyNet,该模型能对小样本进行学习并完成岩石样本的分类。使用数据增强技术通过Python编程将314张岩石样本扩充成28 272张图像,为了充分利用现有数据,取其中的27 384张作为训练集,剩余888张作为测试集。将数据分别导入MyNet、ResNet50、Vgg16进行训练和测试。实验结果表明,加载、不加载预训练参数的ResNet50、Vgg16的岩石分类结果因受有无迁移学习影响会有所不同;MyNet的总体分类准确率为75.6%,均优于有无迁移学习的ResNet50、Vgg16,且MyNet、ResNet50、Vgg16所需训练的参数量分别为919 278、25 503 912、138 357 544,显然,MyNet模型的复杂度与训练代价明显低于其他对比模型,但性能最优,说明新模型应用于小样本的岩石分类可行有效且经济安全,更容易推广应用。     

大学生自行车骑行训练成绩与O_(2max)的相关研究

选取6名内蒙古师范大学公路自行车运动员为研究对象,采用Bruce跑台测试方案进行递增负荷有氧能力测试,揭示有氧能力测试值与运动员公路自行车训练成绩间的相关关系.结果表明:在有氧指标测试结果中,最大摄氧量(O_(2max))与自行车运动员骑行成绩(时间)呈高度负相关(R=-0.91,P<0.05),推测O_(2max)的回归方程为^y1=-37.186X+9 292(P<0.05);相对O_(2max)与自行车运动员骑行成绩(时间)呈高度负相关(R=-0.94,P<0.01),推测相对O_(2max)的回归方程为^y2=-0.732 6X+164.7(P<0.01).因此建议在训练中通过回归方程对运动员有氧能力及运动能力进行预测,有利于在训练、选材、技战术制定等方面做出快速、有效判断,进而促进公路自行车项目训练的科学化.     

偶氮氯膦Ⅲ比色法测定褐藻胶中微量钙

作者研究了以偶氮氟膦Ⅲ比色测定褐藻胶中微量钙的方法。在溶液pH为3.0～3.5时,钙与偶氮氯膦Ⅲ形成绿蓝色络合物,络合物最大吸收波长在620nm处,摩尔吸光系数为9.2×10~3。络合物组成为1:1,钙的回收率为98.0～106.0％,可用EDTA或NH_4F、8—羟基喹啉掩蔽铁、铝、锌、镁。本方法可测出褐藻胶中1％以下的钙。     

固体颗粒强化泡状沸腾换热机理的研究

在液体中加入固体颗粒添加剂是强化沸腾换热的一项新技术，本文讨论了加热面附近颗粒－液体－蒸汽三相流动工况，着重分析了处于流化状态的固体颗粒强化沸腾的机理，获得了流化颗粒床泡状沸腾的计算式．     

磷酸酯酰氧基异辛醇铝酸酯（PIA）偶联剂性质的研究

本文报导磷酸酯酰氧基异辛醇铝酸酯（ＰＩＡ）的ＩＲ、２７Ａｌ－ＮＭＲ、ＤＴＡ和水解性等理化性质的测定结果，以及ＰＩＡ改性碳酸钙在液体石蜡中的粘度、填充量、沉降性，及ＰＩＡ适用范围的主要研究结果。     

复合气液传质过程多元传质系数估算方法

以多元传质的扩散方程为基础，提出化学反应，吸附对气液传质增强因子以及伴有化学反应、吸附的气液传质过程的多元传质系数的估算方法，用非平衡级模型及上述方法得到的传质系模拟脂肪酸甲酯化反应精馏过程，与实验结果吻合。     

硅酸二钙活性的研究

硅酸二钙（Ｃａ２ＳｉＯ４简写为Ｃ２Ｓ）是硅酸盐水泥的主要成份，对硅酸二钙进行掺杂改性。可以影响Ｃ２Ｓ的微观结构，水化活性，烧成速度等．用正电子湮没技术研究了掺Ｎａ２Ｏ和Ｐ２Ｏ５的Ｃ２Ｓ正电子寿命谱，结果表明掺杂能增加Ｃ２Ｓ的微结构缺陷，使Ｃ２Ｓ烧成速度加快，水化活性增大．用正电子湮没技术Ｘ射线衍射线宽效应和扫描电镜等手段研究了不同燃烧条件下，Ｃ２Ｓ的中间体ＣａＯ的活性及其变化规律．结果表明，在快速烧成条件下的新生态ＣａＯ晶粒尺寸小，缺陷浓度高，ＣａＯ与Ｃ２Ｓ的活性也较高在硅酸盐水泥生料中掺杂和采用快速烧成工艺，可以增大硅酸盐水泥的烧成反应速度，有重要的实用价值．     

一种新的图象模糊增强技术

在现有模糊增强技术的基础上，结合象素的空间特性，给出了一种增强效果更好的模糊增强技术．最后给出了一些实验结果．