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991.
992.
为了探讨芨岭地区的肉红色中粗粒花岗岩与铀成矿的关系,通对龙首山芨岭地区的肉红色中粗粒花岗岩进行锆石U-Pb同位素测年,测得其侵位于426.4±2.0 Ma,形成时代为晚奥陶世。岩石地球化学数据分析表明,主量元素中Si O2、Al2O3、Na2O和Ca O含量偏高,Fe2O3和K2O含量较低;微量元素中富集大离子亲石元素,亏损高场强元素;稀土元素配分曲线呈右倾型,轻、重稀土元素分馏较为明显,岩石为准铝质、碱性I型花岗岩。通过构造环境研究表明早古生代祁连山-龙首山造山作用进入非造山板内活动阶段。结合勘查成果查明,中粗粒花岗岩亦为芨岭地区含矿岩性之一,其与中粗粒似斑状花岗岩、闪长岩的侵入界线是成矿有利部位之一。 相似文献
993.
通过碳同位素与色谱质谱分析,探讨了渤海海域中西部地区气藏伴生油的碳同位素与生物标志物地球化学特征,依据4-甲基甾烷和伽马蜡烷含量,将气藏伴生油分为3类,再结合源岩的地球化学特征,对气藏伴生油进行了油源研究。研究表明,气藏伴生油多数属于高蜡油,补身烷分布一致,三环萜烷丰度较低,甾烷组成具有较好的相似性,但伽马蜡烷、4-甲基甾烷分布有差异。油源对比结果表明,气藏伴生油主要来源于沙河街组烃源岩,东下段烃源岩也有贡献。 相似文献
994.
995.
996.
多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类:固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。 相似文献
997.
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998.
以实验室制备的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理,探讨土壤有机质的高光谱特性,利用相关分析和主成分回归分析在不同的土壤粒径水平及不同的光谱变换形式下,建立了回归模型,结果显示在0.25 mm粒径水平下以反射率的对数的一阶微分处理之后的光谱数据建立的模型最优。 相似文献
1000.