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细胞神经网络在重力异常分异中的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍采用细胞神经网络CNN(cellular neural network)方法,对铬铁矿区内的矿体和围岩的重力异常进行分异。首先阐述了CNN方法的原理和算法,采用拟BP学习算法训练网络的权值,用全局误差函数求导方法推导权值的修正公式,讨论了如何根据目标异常训练适合该地质条件的网络的连接权值;其次将重力异常数据预处理,以达到适合CNN方法处理的数据格式和要求;最后由于该矿区内没有已知的重力数据作为网络训练的目标输出,根据相关地质图设置相应的地下构造模型。利用"点元"法分别正演出叠加异常和矿体异常,进而训练出适合全区的网络连接权值,实现了对全区重力异常的分异。应用结果表明,细胞神经网络方法较好地突出该矿区高异常和矿体的边界,只要选择了合适的网络连接权值,就能将横向叠加异常区分开,故CNN方法可以实现矿体和围岩的重力异常分异。 相似文献
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洞穴形态量计解析 总被引：4，自引：3，他引：1
洞穴形态量计的最基本参数是长度、深度、高度和坡度,借助洞穴专业软件可进行洞穴的投影面积、洞道空间体积、洞道极点投影面积、洞道极点岩体体积等其它基本参数的量计,以及洞穴扩展参数包括洞道的比容积、网密度、面密度和体密度的量计。利用这些形态参数,可以对洞穴进行更科学的统计、形态特征分析、开发利用价值评估。通过选取深峰丛洼地区、中等深度峰丛洼地区和浅峰丛洼地区以及峰林平原区的地下河洞穴进行量计,并对量计结果进行相关分析,发现洞穴的比容积与洞穴的流域面积、石峰的相对高度具有良好的正相关性,而洞穴的网密度、面密度,尤其体密度与洞穴深度有着明显的负相关性。 相似文献
95.
中国西北主要粉尘源区地表物质的常量元素分析 总被引：2，自引：2，他引：0
粉尘是大气气溶胶的主要种类之一,对区域甚至全球的环境和气候具有重大影响。对中国西北地区主要粉尘源区的元素特征深入研究,关系到西北、华北、远东和太平洋地区粉尘堆积、来源以及环境效应的认识。分析塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠、巴丹吉林沙漠、柴达木盆地、河西走廊和黄土高原等西北主要粉尘源区地表样品的常量元素含量,表明:①Mg、Si和Na的含量各源区之间差异较大,反映了利用Mg、Na和Si识别不同源区的可能性; ②兰州、洛川黄土的各元素除Na外,其余分布特征基本一致,可能揭示了兰州与洛川马兰黄土的物源基本相同; ③气候和母质共同决定了元素分布的区域差异。 相似文献
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本文介绍了GDAL开源库,利用其编程实现了在PDA设备上直接从大遥感影像读取波段的颜色数据。采用离屏位图技术加快读取的影像块在设备屏幕上的显示速度,同时还实现了在设备上对遥感影像的浏览、漫游和缩放操作以及矢量图和遥感影像的叠加显示。 相似文献
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四川盆地上三叠统须家河组气藏类型与富集高产主控因素 总被引：4，自引：1，他引：3
四川盆地上三叠统须家河组,由于强烈的成岩作用,砂岩厚而致密,储层非均质性强,多类型天然气藏发育。其主要发育八种常规气藏与两种非常规气藏。其中岩性气藏、构造—岩性复合气藏等规模大,储量丰富,是重要气藏类型,主要发育于川中地区;水溶气藏也很发育,产量高,潜力大,广泛分布于川中—川西的平缓斜坡区与坳陷区,是四川盆地未来重要发展方向。须家河组天然气藏大多具有近源、高压、含凝析油、含水,分布广、规模大,气、水关系复杂等特点。由于不同地区的沉积、成岩、构造等方面的不同,其天然气成藏的主控因素差异较大。如川中地区主要控制因素是岩性,川西冲断带则主要是构造与裂缝,川北主要是裂缝与岩性。因此,储集体、构造与裂缝等是须家河组天然气聚集成藏的三大主控因素,这三大要素的有效组合也是天然气富集高产区形成的关键。 相似文献
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拟解析近似方法是一种求解积分方程的一种近似方法,它可以处理强散射或者大扰动的电磁散射问题,在计算过程中避免了传统微分数值方法解决问题时所遇到的大型矩阵或大型代数方程组的求解。孙建国[5]将其引入直流电场的积分方程中,并给出了求解异常电场积分方程的标量拟解析近似公式。在以前的研究中,已经验证了均匀场中异常球体的拟解析近似解的精度,这里对均匀场中的立方体异常体进行数值模拟,得到了直流电场中异常立方体模型的标量拟解析近似解。由于复杂地电模型可以用立方体的组合进行模拟,因此对立方体异常电场拟解析近似解的研究,为三维直流电场中复杂地电模型的快速正反演模拟打下了基础。 相似文献