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141.
通过对相山铀矿田微量元素进行判别分析、Q聚类分析和R型分析,表明围岩与矿石之间的关系较远,U、Th、Pb、Li、Rb、Sr、Ba、Zr、Y、Mo、Zn、P、Ti可将岩石划分为围岩、蚀变岩石和矿石三类。矿物学特征研究表明,铀矿化分为早期的钛铀矿-磷灰石矿化与晚期的铀石-硫化物-方解石矿化两期矿化。结合以上两个方面,相山铀矿田的成矿物质来源与围岩无直接关系,成矿的热液系统分为高温热液系统和低温热液系统。 相似文献
142.
本文在分析铜川市７月份气候特征和大气环流形势的基础上，将５００ｈＰａ环流形势分为西低东高和西高东低两种型，运用逐步二级判别分析和消空等方法，分别建立了预报方程。 相似文献
143.
144.
碳酸盐岩石成因类型的判别分析和白云鄂博“白云岩”的成因讨论 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据对世界上20多个国家和我国21个省碳酸盐岩石化学全分析数据的统计和换算结果,发现岩浆碳酸岩与沉积碳酸盐岩之间常量元素的一般含量无显著不同,但采用两组或逐步判别分析的方法,仍能将岩浆碳酸岩与沉积碳酸盐岩很好的区分开。判别效率可达90％以上。将这一方法应用到白云”鄂博矿区的“白云岩”和灰岩,90％以上的“白云岩”样品判为岩浆碳酸岩,灰岩的样品全部判为沉积碳酸盐岩,与它们的地质产状和地球化学特征一致。 相似文献
145.
尚媛媛 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2018,12(2):89-94
利用常规地面气象观测资料,对桃源河景区2015年1月1日—2016年12月31日2 a逐日漂流客流量与前一日气象要素进行了分析。BP网络和判别分析均具有良好的非线性函数拟合效果,分别利用这两种方法建立模型,并检验。结合日常经验挑选出主要影响漂流气象要素(日雨量、最高气温、最低气温、平均温度、平均相对湿度、最小相对湿度、08—20时降水量和风速),作为计算漂流等级预报的气象因子,建立漂流适宜性等级方程;同时为了降低暑假、周末和节假日对预报效果的影响,进行二次建模。结果发现:BP网络预报模型较好,预报等级正确率均高于40%,同时等级绝对值差为1的正确率均高于70%,正确率均高于判别分析法,预测的等级也更稳定;此外,暑假对漂流等级预报具有正面影响。 相似文献
146.
利用决策树对天津地区2005—2014年4—9月间的25次有灾情资料的冰雹天气进行多普勒天气雷达因子识别,采用冰雹概率(POH)、强冰雹概率(POSH)、垂直液态含水量(VIL)、最大反射率因子(DBZM)、风暴质心高度(HT)、风暴顶高(TOP)等主要雷达识别指标,归纳出天津地区冰雹云雷达回波判识指标:(1)当DBZM≤54.5dBz,或者当DBZM54.5dBz但POSH≤35,单体不会降雹;(2)当DBZM54.5dBz且POSH35,则该单体将会降雹。与判别分析方法比较,基于决策树分析的识别降雹单体的成功率达90.2%,临界成功指数达78.3%,识别结果明显优于判别分析方法。 相似文献
147.
应用单因素方差分析、聚类分析、主成分分析和判别分析方法,对海州(HZ)、南浦(NP)、莱州(LZ)、莆田(PT)和汕尾(SW)等不同海域的5个菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)野生群体形态数据进行比较分析。单因素方差分析表明HZ群体在多个形态参数上与其它组差异显著;聚类分析显示HZ群体与其它组距离较大;主成分分析共提取2个主成分,贡献率为28.28%和20.77%,累计贡献率为49.05%,散布图表明HZ群体与其他组区分明显;建立了5个群体的判别函数,判别准确率P1和P2均为36.0%~80.0%,综合判别率为53.6%,HZ群体的判别率最高。以上结果说明HZ群体与其它4组形态差异显著。 相似文献
148.
基于贝叶斯判别分析原理,考虑径流形成的特点及物理成因,选择研究区碧流河水库1959~2011年的实测资料,且将径流分为5个级别,用相关系数模型,考虑因子的不确定性,筛选出相关性高、彼此间独立性强的10个判别因子,分别构建基于朴素贝叶斯分类器(N-Bayes)和贝叶斯判别准则(DBayes)的年径流属性级别预报模型,并利用研究区2001~2011年资料进行了试报和检验。预报结果表明:两种模型的预报结果相近,准确率均超过70%,D-Bayes的预报效果略优于N-Bayes,初步说明:贝叶斯判别分析原理在水文预报中的应用,有着较好的前景。 相似文献
149.
高光谱遥感影像丰富的光谱信息有利于深入挖掘目标的理化特性,精细识别不同目标间的细微差异。为了提高影像分类识别的精度与速度需要对光谱信息进行特征提取。基于核函数的判别分析能够在数据中提取非线性特征,本文将其应用到高光谱影像分类的特征提取中,并进行了最小距离分类实验取得理想结果。 相似文献
150.
基于聚类分析和判别分析的地图用户分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地图用户分类缺少量化研究的问题,本文进行了问卷调查。并用二阶聚类和层次聚类确定四类用户样本;采用K-均值聚类方法获取聚类中心坐标,建立用户聚类模型,其方差分析显著;对两个特定用户进行判别分析,说明了该模型的应用方法。该研究对于地图设计个性化匹配及提高地图可用性等具有重要意义。 相似文献