川东北类前陆盆地须家河期盆-山耦合和层序充填样式

根据高分辨率层序界面识别和沉积序列综合分析,将川东北地区上三叠统须家河组划分为2个超长期和5个长期基准面旋回层序.这两个级别的层序演化和充填样式清晰地反映了川东北类前陆盆地晚三叠世须家河期盆-山耦合过程:相当于须二-须三段的"下成盆期",米仓山-大巴山构造山系以低幅隆升为主,川东北地区坳陷幅度小,物源供给与可容纳空间增长率基本持平,以发育辫状河三角洲-湖泊沉积体系为主,具有上升与下降半旋回相域沉积厚度近于相等的对称型层序结构和充填样式,反映相对稳定和均衡的盆-山耦合过程;相当于须四-须六段的"上成盆期",米仓山-大巴山开始进入强烈逆冲推覆和构造隆升阶段,川东北前陆盆地坳陷幅度急剧加大,碎屑物供给量骤然增多且远大于可容纳空间增长率,发育冲积扇-扇三角洲-辫状河三角洲沉积体系,盆内仍以发育上升与下降半旋回相域沉积厚度近于相等的对称型层序结构和充填样式为主,而近造山带的盆缘以发育上升半旋回相域沉积厚度远大于下降半旋回的不完全对称型层序充填样式为主,局部发育仅保留上升半旋回沉积记录的非对称型层序结构和充填样式,反映非均衡盆-山耦合特点.     

基于抽象语法树和图匹配网络的代码作者身份识别

源代码作者身份识别有助于解决恶意代码攻击溯源、代码剽窃、软件侵权等问题，本文提出一种新的基于图匹配网络和抽象语法树的源代码作者身份识别方法.首先，通过删除注释、统一换行符、制表符预处理源代码，消除不同集成开发环境和代码布局的影响；然后，基于数据增强抽象语法树将源代码转换为树结构，添加不同类型的边构建代码特征图，不仅关注语法和句法特征，还提取了代码中数据流和控制流特征；接着使用特征图训练图匹配神经网络，生成源代码的图嵌入特征向量；最后，使用孪生神经网络对输出的两个图嵌入特征向量进行计算，识别源代码作者身份.实验结果表明，本文的方法在包含1000位程序员的Google Code Jam数据集上达到了95.60%的准确率，与现有的源代码作者身份识别方法相比，提高了准确率和扩展性.     

基于多策略改进麻雀搜索算法优化SVM的古建筑彩画分割

为精确地提取古建筑彩画的色彩、图案与轮廓信息，本文利用网络搜索优化SLIC超像素分割，通过多策略改进的麻雀搜索算法优化SVM的超参数选择过程，获取古建筑彩画分割的精确分类结果，最后利用ArcGIS软件进行分割结果的矢量化.实验表明：本文算法较原SSA-SVM具有更高的精度和效率，最终的彩画矢量化结果优异.