冻结粉质黏土强度特征及影响因素敏感性分析

为研究分析人工冻结粉质黏土强度的影响因素的敏感性,基于粉质黏土物理特性,选取温度、含水率、干密度和加载速率作为冻土强度的影响因素,对长春市某工地的粉质黏土进行冻土单轴抗压强度试验,得到不同影响因素条件下抗压强度随温度变化的特征曲线。基于此,通过正交实验和灰色关联分析法,得出4种影响因素在不同温度区间的敏感度排序。试验结果表明：在-21～-14℃,抗压强度随温度降低而逐渐减小的温度变化拐点为-16℃;在-20～-16℃,干密度的敏感性逐渐增大,并超过温度和含水率的敏感性;当温度介于-30～-16℃时,在人工冻结法施工中可将温度作为重点考虑的研究对象。     

基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测

由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比较准确地预测蛋白质的亚细胞位置;Batch-Type SOM模型在保持预测准确率的同时还可以减少预测的时间.     

Q3黄土结构密实度对土水特征曲线的影响分析

为了研究不同干密度原状黄土样土水特征曲线之间的差异,在甘肃黑方台开挖探井取不同埋深的Q3原状黄土样,进行基本物理力学性质和土水特征曲线的测试,并用Gardner模型、Van Ge-nuchten模型、Fredlund&Xing模型对所测土水特征曲线进行拟合.基于此提出了考虑土体干密度的土水特征曲线模型,并利用此模型预测...     

"三九"地区九曲岭铀矿床控矿因素及找矿方向探讨

以九曲岭铀矿床为主要研究对象,从矿床的地质背景、成矿地质条件,结合钻孔揭露成果等方面对地层、岩体、构造及蚀变等进行了系统研究.结果 表明,矿体在岩体内、外带均有分布,呈脉状、透镜体状产出,可分为4种矿化类型,即铀-萤石-黄铁矿-微晶石英层间破碎带型、铀-萤石-黄铁矿-微晶石英型、铀-萤石-黄铁矿-微晶石英花岗岩型、铀-...     

桂北摩天岭拉培地区铀矿化元素地球化学特征

拉培地区位于摩天岭岩体东部,具有较为优越的铀成矿地质条件.从S-O同位素、微量元素和稀土元素地球化学等方面,重点分析了拉培地区EW向含矿构造的成矿流体来源和地球化学特征.研究结果表明:拉培地区F6断裂构造与Fw断裂具有相似的S-O同位素特征,δ18O样品-SMOW值为4.9‰～13.7‰,δ18O水-SMOW值为-7....     

基于边缘特征的绝缘子故障检测

针对绝缘子图片的一致性较差且绝缘子故障特征的不可预知性问题,提出了基于绝缘子边缘特征的故障检测算法。首先基于纵坐标方向连续单像素边缘提取算法,实现绝缘子骨架提取与伪边缘过滤;然后采用改进的Canny算法,通过基于多峰梯度直方图的阈值分割和边缘跟踪,解决边缘的连通性与伪边缘之间相斥的问题,实现边缘特征的精确提取;最后基于均匀采样的边缘特征点计算角度的算法,通过绝缘子边缘特征的按片匹配,实现绝缘子的缺陷检测。对高速铁路接触网巡检车采集的406张运营线路绝缘子图片进行测试验证,结果表明本算法检测的精确度达到99%,召回率达到98.7%。本方法适用于拍摄正常及过度曝光情况下的绝缘子检测,满足运营维修保养的要求,可为绝缘子故障检测提供参考。     

流缺失标记环境下的多标记特征选择

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀疏学习方法为每个新到达的标记选择类属属性。然后,根据已到达标记的类属属性,通过计算得分选取一个有代表性的特征子集。最后,在11个基准数据集上进行一系列实验表明,所提算法能选择有代表性的特征子集,且分类性能较优。     

L-fuzzy保序算子空间的基数函数

在L-fuzzy保序算子空间中引入ω-权,ω-特征和ω-稠密度这三个基数函数的概念,系统的讨论了这些概念的基本性质和它们之间的联系,从而推广了一些已有的结论。     

M-群的Hall-子群是M-群的一个充分条件

M-群的一个著名问题,M-群的Hall-子群是M-群吗?文章给出了M-群的Hall-子群是M-群的一个充分条件:如果G是M-群,H是G的Hall子群。如果对于任意一个(?)∈Irr(H),都有p(?)(1),则H是M-群。     

融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法

现有视觉故事生成方法没有考虑不同图像之间高层视觉特征和语义关系特征的深层关联、忽视对图像序列主题的挖掘。提出一种既考虑了整个图像序列的主题又考虑不同图像之间视觉特征和语义关系特征相关性的融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法。该方法利用自编码器挖掘图像序列的主题特征,通过主题特征总结由图像中实体推理出的语义关系特征,然后利用相互注意力融合高层视觉特征和语义关系特征。实验表明,该方法可以生成更具一致性和表现力的故事,并在机器评价指标上取得了比现有方法更好的结果。