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942.
943.
井条件下的几何因子理论 总被引:2,自引:0,他引:2
沈建国 《中国石油大学学报(自然科学版)》1989,(6)
本文论述了有井和无井时多层介质的测井响应与两个无限均匀介质的界面响应之间的关系。将分层均匀地层的测井响应化简成关于各层物理特征的代数方程,并定义了各种测井方法的几何因子和井条件下的几何因子,提出了该几何因子的计算方法及实际应用时的成立条件,并给出了验证实例。 相似文献
944.
幅相联合处理算法的分析和实时实现 总被引:4,自引:0,他引:4
针对多种接收相参处理法对改善因子的限制 ,提出了一种全新的幅相联合处理算法。介绍了该算法的数学分析 ,计算仿真 ,数字信号处理器 (DSP)实时实现方法。该算法分别通过卷积和相关提取不受发射脉冲随机初相、振幅、脉间频率抖动影响的幅度分量和相位分量 ,再联合成新的相参复信号。这个联合信号具有幅度、相位时间一致性好 ,便于用DSP实时实现的优点。理论分析和实际测试表明 :该算法的改善因子性能大于 5 5 d B。该算法的应用使某非相参雷达的杂波中可见度性能提高 10 d B 相似文献
945.
在神经网络的推荐模型基础上引入自注意力机制,提出一种改进的基于自注意力机制TransNet推荐模型SATransNet。SATransNet模型使用卷积神经网络提取评论特征,通过自注意力神经网络自动学习特征内部的依赖关系,由依赖关系来决定需要关注的特征,从而解决数据表达能力不足的缺陷。本文在不同数据集上进行了实验比较与分析,SATransNet推荐模型在不同数据集上的预测评分较好,均方误差总体呈优。与基于注意力机制的推荐模型相比,SATransNet推荐模型的归一化折损累计增益均有提升,具有较好的预测评分效果和推荐相关性。 相似文献
946.
为了解决目前用于构建基因调控网络的方法中所存在的网络构建准确率低、网络构建时间过长等问题,以及减小网络构建的复杂度,提高网络构建效率,提出了一种基于潜在调控因子筛选的高阶动态贝叶斯网络建模方法(high-order dynamic Bayesian network modeling method based on potential regulatory factor screening, PRS-HO-DBN).该方法将关联模型与高阶动态贝叶斯网络模型相结合,首先利用潜在调控因子筛选的方法在不同的时间延迟下删除与目标基因关联程度较低的基因,保留与目标基因关联程度较高的基因并作为目标基因的潜在调控因子集,以减小搜索空间;然后利用高阶动态贝叶斯模型进行结构学习,以提高网络构建的精确率.与其他的网络构建模型方法相比,该方法可以极大地缩短网络构建的时间,提升效率和精确度. 相似文献
947.
基于ANSYS软件,在是否考虑层间摩擦两种方式下,分别建立了含加层阻尼的多层波纹管的有限元模型。利用模态应变能法,求解波纹管的损耗因子。对波纹管进行了振动试验,试验结果表明:不考虑层间摩擦时的模拟结果和试验结果比较接近,为含夹层阻尼的多层波纹管设计研究提供了一定的依据。 相似文献
948.
在全球变化及物种大灭绝背景下,理解生物多样性的产生和维持机制对于人类社会可持续发展尤为重要。作为物种多样性的重要组成部分,beta多样性度量物种组成在时空尺度上的变化,是回答众多生态学、进化生物学以及保护生物学问题的关键。自Whittaker于1960年提出beta多样性概念以来,生态学家在全球范围内对不同生物类群进行了大量beta多样性格局及其形成机制分析。尤其近二三十年,beta多样性一直是生态学研究的热点问题之一。然而,随着beta多样性概念的发展,种类繁多的beta多样性度量方式相继被提出,且各具不同的数学性质以及应用范围。这大大降低了不同研究之间的可比性,已逐渐成为阻碍beta多样性研究进一步发展的重要原因之一。文章综述了beta多样性概念及度量方式的简要发展历程,归纳了beta多样性指数的主要分类依据,并对其区域间比较所需满足的数学性质进行了梳理;分析了影响beta多样性指数可比性的可能原因,并汇总了一系列常用的改进方法;最后,对beta多样性指数在多样性纬度格局、群落构建机制与生态系统功能以及生物多样性保护研究中的应用进行了归纳。未来beta多样性度量的发展,特别是在与取... 相似文献
949.
蒋良军 《四川师范大学学报(自然科学版)》1994,17(5):32-40
本文考虑一类非线性抛物型方程混合问题的解的爆破性质.通过引入爆破因子,证明了这个问题的解在有限时间的爆破.同时,用凸性方法,进一步研究了解的爆破性质,得到了与前人研究互为补充的结果. 相似文献
950.
文章简述了排序算法的研究现状,着重分析地址映射计数排序的基本思想,提出了相异密度因子的概念,以快速排序为参照系,通过理论分析和实验数据的实证分析验证,表明相异密度因子是应用领域选择合适的排序算法的重要参考因素,最后指出了排序算法的研究新趋势. 相似文献