青海湖流域高原鼠兔扰动对土壤养分及微生物量碳氮的影响

为了揭示高原鼠兔扰动对高寒草甸土壤养分和微生物量碳氮的影响,在青海湖流域进行定点采样分析,研究了高原鼠兔扰动前后不同地表类型(草地、新鼠丘、旧鼠丘和禿斑地)土壤养分的垂向分异和水平差异.结果表明:1)高原鼠兔扰动能在短时间内增加土壤养分含量和速效养分释放量,不同土层全氮、碱解氮、全磷、有效磷、全钾和速效钾质量分数的差异均非常显著(P<0.01),不同地表类型全氮、碱解氮、有效磷、全钾和速效钾质量分数的差异显著(P<0.05),但全磷质量分数的差异不显著(p>0.05);2)高原鼠兔扰动能在短时间内增加土壤微生物量碳氮质量分数,并使其垂向分布更加均匀,随着时间推移土壤微生物量碳氮质量分数迅速下降,不同土层微生物量碳氮质量分数的差异均非常显著(P<0.01),不同地表类型微生物量碳质量分数的差异显著(P<0.05),但微生物量氮质量分数的差异不显著(p>0.05);3)高原鼠兔扰动主要通过改变土壤密度和土壤粉粒、地上生物量、土壤含水的质量分数对土壤营养成分产生影响,高原鼠兔扰动后,土壤环境在短期内得到改善,伴随土壤侵蚀的发生多种营养元素流失,土壤总体品质逐渐下降.      

钻井液在致密砂岩中裂缝的侵入深度模型

克深井区储层的孔隙结构与裂缝特征造成钻井过程中钻井液大量漏失,其中的固相颗粒会堵塞裂缝,使得部分生产井在完井后产量偏低甚至无产量,现场主要是通过酸压来解决这类问题。对于裂缝性气藏的酸压而言,需要知道钻井液在裂缝中的侵入深度变化,以便于设计施工参数,评价酸压效果。针对这一问题,根据牛顿流体在裂缝中的流动机理,裂缝宽度的变化以及裂缝壁面的滤失等,建立了钻井液在单一裂缝中的漏失动力模型,根据裂缝内钻井液压力的分布来定量描述钻井液的侵入深度,考虑并分析了该模型的侵入深度与侵入时间,压差和裂缝宽度之间的相互关系。最后,利用该模型计算了克深井区获得增产效果的酸压井中钻井液的侵入深度和酸液的侵入深度,通过增产井中二者之间的关系,从而间接证明了该模型。     

基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

弹体侵彻钢筋混凝土靶开坑深度研究

研究弹体侵彻靶板的开坑深度,有助于提升侵深和过载的计算精度.首先,通过总结对比现有的开坑深度模型以及试验数据的回归分析,建立了考虑弹体质量和初速度的开坑深度模型.然后,以此为基础给出了弹体侵彻钢筋混凝土靶开坑深度的计算方法.最后,结合作者早前建立的钢筋混凝土动态球形空腔膨胀理论,利用文献试验数据对开坑深度模型进行了应用对比分析.本文模型考虑了弹体质量、初速度以及首层钢筋网埋设深度等因素的影响,可用于分析不同质量、不同初速度弹体侵彻钢筋混凝土靶的开坑深度.      

视觉概念学习方法研究进展

计算机视觉的核心问题是寻找视觉概念的层次化与结构化表示.以深度学习为代表的连接主义方法能够学习到输入图像数据的分层表示,这个表示具有优异的类内不变性与类间区分性,带来了视觉目标分类问题的突破式进展.而以图像随机语法模型为代表的逻辑主义方法试图基于先验知识和输入图像数据得到视觉概念的层次化与结构化表示,进而实现像人类一样的概念迁移学习,从更一般的意义上解释视觉现象.综述了两类方法各自的一些代表性工作,分析了其主要思路与各自的优缺点.分析认为,两类方法具有明显的互补性,在概率图模型框架下将两类方法综合是未来视觉概念学习的一个重要发展方向.     

复杂空区群建模及在圈定矿岩移动范围的应用

以大岭西山菱镁矿为例,基于SURPAC软件平台,综合应用边界轮廓线法和Delaunay三角化方法的复杂地质体建模方法,建立了矿区的数字地表模型和空区群的三维实体模型.并以TCL语言为基础,编制了基于空区底板边界轮廓线、岩石移动角和地表投影标高的矿岩移动范围三维模型自动构建程序,对大岭西山菱镁矿进行了应用,得到了矿岩移动范围的三维实体模型,并将其与数字地表模型进行布尔运算,圈定地表移动范围.     

露天边帮下紧邻尾矿库采空区地表充填治理方法

针对采空区废石充填常规处理方法难度大、费用高、安全性差等问题,结合排山楼金矿条件,研究了控制诱导冒落协同地表充填塌陷坑的采空区充填治理方法,包括采用RG井下电视监测评估空区冒落进程,从地表钻井充填保护露天坑尾矿库,崩落矿柱诱导空区冒透地表,地表充填塌陷坑恢复地貌,客土造田与恢复地表使用功能等方法.该方法用于排山楼金矿,使大型活动空区得到安全高效充填治理,取得了良好的技术经济效果.理论分析与实践表明,露天边帮下紧邻尾矿库的倾斜矿体采空区控制诱导冒落协同地表充填的治理方法,可减小采空区废石充填治理的难度,实现大型采空区安全高效治理.     

基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题，本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建，加强图像目标检测的精度，并在损失函数中引入流形正则项，从而加强对原始数据空间局部特征的提取，最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数，选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示，该优化算法相比于原网络结构，图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点，且模型训练速度也得到较大提高。