共查询到20条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
2.
膨胀土判别与分类的人工神经网络方法 总被引：18，自引：0，他引：18
提出了运用神经网络理论对膨胀土进行判别与分类的方法。通过对安康膨胀土的实测数据分析，建立了研究膨胀土判别与分类的计算机智能专家系统。结果表明，用人工神经网络方法对膨胀土进行判别与分类的准确率很高，它无需在判别因子与预测目标之间建立基于某种理论的经验统计关系，该方法具有重要的实用价值。 相似文献
3.
膨胀土判别与分类的Fisher判别分析方法 总被引：5，自引：0，他引：5
介绍了数理统计中常用的判别分析方法——Fisher判别分析法，结合合（肥）－六（安）－叶（集）高速公路工程，利用SPSS软件对沿线采集土样进行了Fisher判别分析，得出了适合该地区膨胀土判别与分类的判别方程。分析表明： (1)利用Fisher判别分析法仅需几项基本物理性质指标，参数的试验操作大众化、规范化，试验条件明确、设备简单、周期短。在统计意义的基础上可以对膨胀土正确分类；(2)判别函数中，塑性指数的系数最大，说明判别函数对塑性指数值敏感，塑性指数能较好反映土的膨胀潜势；(3)利用SPSS软件进行判别分析，简易方便，分类效率高，对膨胀潜势的划分结果统计意义明显，能够为膨胀土的分类提供依据。对该判别方程进行了检验，发现其适用性好，判别分析方法在膨胀土判别与分类中有较好的应用前景。 相似文献
4.
本文利用经验判别法和试验－分析法对荆沙长江公路大桥主桥墩基场地的地震液化进行了综合判别。对现在使用的有关地震液化判别“规范”的应用范围进行了拓展，虽然是初次尝试，但作者认为效果良好。 相似文献
5.
自组织人工神经网络在煤层对比判别中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
本文提出了煤层对比判别的自组织人工神经网络方法，并选取一组标样作为研究对象，判别成功率达１００％。结果表明，该方法性能良好，可望成为煤层对比判别的有效手段。 相似文献
6.
7.
本文根据天津市工种地质条件，试桩资料及静力触探资料，对计算端阻的不同取值范围，不同的土炎判别方法，判别标准进行了比较，提出了用静力触探确定沉管灌注桩和钻孔灌注桩极限承载力的经验公式。 相似文献
8.
正确使用构造判别图解和地球化学数据的一些建议 总被引：4，自引：0，他引：4
本文在考虑影响构造判别图妥因素的基础上，提出了一些选择地球化学数据指标进行构造环境判别时应遵循的原则，并建议使用模糊ISODATA法进行构造环境的判别。 相似文献
9.
对Bayes逐步判别法在矿井突水水源判别中的应用进行研究分析。选用六大常规离子（ Ca2＋、Mg2＋、K＋＋Na＋、SO42-、Cl-、HCO3-）作为判别因子,建立Bayes逐步判别分析模型,以内蒙唐家汇矿区突水水源判别为例,在建立的判别模型回判检验准确率仅60%,分析原因可能与选定的特征判别因子对该矿区水样分类影响能力较弱有关。增加总硬度、碱度、PH值和矿化度作为判别因子,重新建立Bayes判别分析模型,使回判准确率提高至90%,证明适当增加特征判别因子对改善Bayes逐步判别模型的可靠性和稳定性有利。经对唐家会矿区的3个未知样本进行了判别分析,并与距离判别法和模糊综合评判法判别结果对比,结果表明Bayes逐步判别模型准确性较好,判别准确率与距离判别结果完全相同,而优于模糊综合评判方法。在合理选取特征判别因子的情况下,Bayes逐步判别法是目前矿井突水水源判别的有效方法。 相似文献
10.
玄武岩类岩石大地构造环境的Th、Nb、Zr判别 总被引：53，自引：0，他引：53
本文通过研究Th、Nb、Zr的地球化学性质和判别机理，根据世界上典型大地构造环境区玄武岩类的Th、Nb、Zr数据，研究了Th、Nb、Zr判别玄武岩大地构造环境的地球化学机理，发现大同构造环境区玄武岩系的Th、Nb、Zr特征具有显著差异，其比值特征能将玄武岩形成的大地构造位置很好地划分出来，提出了判别玄武岩大地构造环境的Nb/Zr-Th/Zr双对数判别图，试图能较好地区分出大洋板块发散边缘，板块汇聚边缘，大洋板内，大陆板内及地幔热柱形成的玄武岩，得出了玄武岩大地构造环境判别的标志，指出了用Th、Nb、Zr判别玄武岩大地构造环境的方法。 相似文献
11.
在钻井油气勘探中，识别油气异常及其属性判别是油气层评价的一项重要工作。为了进行钻井地层中油异常的识别及属性判别，需要一定的手段和方法。通过塔里木盆地北部某井钻井现场轻烃录井工作，应用轻烃分析资料识别该井的油气异常；根据＂轻烃特征成分＂、＂烃组分湿度值＂及＂轻烃流体性质特征＂等判别方法，对油气异常的属性进行判别，其结果与实际钻井地质资料相符。据钻井地质资料与轻烃分析资料综合解释结果表明，在该井所所处地区获得油气突破的关键是寻找该井所属构造的高点。 相似文献
12.
以淮南潘二矿区、山西河池矿区和河南焦作矿区水样作为突水水源数据,采用距离判别分析理论,对突水水源进行判别分析。选用六大常规离子作为判别因子,分别建立矿井突水水源的距离判别分析模型。经回判检验表明,潘二水样和焦作水样的距离判别模型回判准确率超过90％,而河池矿区水样距离判别模型的回判准确率仅50％。为此,增加总硬度、碱度、PH值和矿化度作为判别因子,重新建立河池矿区水样的距离判别分析模型,回判准确率提高至90％,证明适当增加特征判别因子对改善距离判别分析模型的判别准确率有利。最后对三个矿区的未知样本进行了距离判别分析,并与Bayes逐步判别法和模糊综合评判法判别结果对比,结果表明距离判别法稳定性较好,判别准确率与Bayes逐步判别基本相同,比模糊综合评判要好。因此,在判别因子选择合适的情况下,距离判别法是目前矿井突水水源判别的有效方法。 相似文献
13.
14.
经典的构造地质理论常以傅里叶级数对褶皱形态进行拟合，并根据褶皱层面不同位置的坐标值来确定傅里叶系数，进而用系数ｂ３／ｂ１比值来判别褶皱形状，现通过对褶皱层面产状的系统测定来求解傅里叶级数，并提出了判别褶皱形状的切线比图解。 相似文献
15.
δ^13C1-C1/(C1 C3)图解法与烃类特征比值法判别地表油气化探烃异常的成因简单易行，验证效果表明对烃异常的成因判别准确。 相似文献
16.
17.
神经网络在判别煤矿突水水源中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
矿井突水水源的识别是矿井防治水工作的基础，快速准确地判别突水的来源对整个矿井的安全生产起着十分重要的作用。以峰峰矿区梧桐庄矿为例，应用神经网络的方法，对矿井突水水源进行了系统研究。结果表明，运用该方法取得了较好的效果，并可以用此模型来解决类似的评价和判别问题。 相似文献
18.
19.
20.
为了探索高效且能大区域应用的基岩填图方式，本文整合水系沉积物地球化学数据和局部空间Moran’s I指数、高程、坡度、坡向变率、高磁、断层、矿点、水系等多元地学数据作为附加特征，采用浅层机器学习决策树及其Bagging和Boosting集成算法，以及深度学习的图卷积网络，分别训练了不同的基岩判别模型。结果表明，相比浅层机器学习的决策树及其集成算法，深度学习的图卷积神经网络基岩判别模型仅使用20%带标签数据就获得了最高的78.31%判别精度。应用基于图卷积网络的基岩类型判别模型对察汗乌苏河地区第四系覆盖物下伏基岩填图，预测结果与其周边基岩类型协调一致，该模型可用来探究更全面的区域基岩分布情况。 相似文献