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地震射线追踪是地震定位、层析成像、偏移等领域的重要正演环节.随着这些领域研究的深入,针对传统的网格结构和层状结构在描述复杂地质模型遇到的很大困难,我们采用大小不等、形状各异的地质块组成的集合体来描述三维复杂地质模型,并用三角形面片来描述地质块之间的物性间断面,理论上可以描述任意复杂的地质模型.为适应任意非均匀速度分布的地质模型,基于费马原理,本文发展了与之相适应的逐段迭代射线追踪方法.该方法属于弯曲法范畴,对路径点采用一阶显式增量修正,相对于传统的迭代法,高效省时.数值试验表明,联合逐段迭代法和伪弯曲法的射线追踪扰动修正方案在三维复杂非均匀块状模型中有适用性和高效性. 相似文献
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结合三维地质建模的应用,分析面向三维地质建模的领域本体的组成和层次结构.结合地质语义的特点,提出突出概念间关系的五元组逻辑结构和基于迭代思想的构建方法.该逻辑结构由概念、概念间语义关系、概念间层次关系、属性和实例组成.基于迭代思想的构建方法分为需求分析、领域共享词语的字典库构建、本体表示、本体集成和本体评估等步骤.以OWL语言描述工具,结合正断层本体实例探讨了面向三维地质建模领域本体逻辑结构的描述和构建方法. 相似文献
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64.
常规DCD(dynamic canonical descent)算法具有全局优化能力且无需考虑目标函数的可微性,只要预先定义优化空间即可,但是该算法的收敛速度有限,为此提出了变参数DCD算法,并建立了其相应的算法迭代格式。在数值试验和工程应用中将该变参数DCD算法与常规的DCD算法进行比较,其结果均表明:变参数DCD算法在全局优化能力和收敛速度上找到了一个均衡点,该算法不仅具有DCD算法的全局优化能力,而且收敛时所需的目标函数评估次数少,在优化过程中该算法展示出了稳定性强且优化结果可靠度高的一面。 相似文献
65.
John A. Knox 《Mathematical Geology》2000,32(2):203-215
The Fahrenheit-to-Celsius temperature-conversion equation is a basic component of many introductory earth science courses. Despite its simplicity, it presents a challenge to students and instructors alike because residents of the United States are unfamiliar with the Celsius scale. By solving for the point at which these two temperature scales are equal, it is possible to use the equations for temperature conversion as a springboard to more advanced topics. It is demonstrated that temperature-conversion equations and chaotic equations can be solved using identical numerical and graphical techniques. As a result, the fundamental concepts of chaos theory and numerical methods can be introduced to students in the context of the simplest equations in the earth sciences. These solution methods are applied to the quantitative theory of the extratropical cyclone as an example of the utility and broad scope of this educational approach. 相似文献
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67.
基于异步迭代算法的冲击地压预测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999~2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。 相似文献
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69.
70.
于明旭 《测绘与空间地理信息》2020,(2):38-40
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。 相似文献