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海水海砂混凝土双K断裂参数的确定 总被引：1，自引：1，他引：0
采用尺寸为515 mm×100 mm×100 mm初始缝高比从0.1变化至0.8的三点弯曲梁试件,利用试验测得起裂荷载Pini、最大荷载Pmax及对应的裂缝口张开位移CMODc等参数,研究了缝高比a0/h对海水海砂混凝土双K断裂参数的影响。并以相同配合比的淡水河砂梁作为对照组,进一步研究了海砂海水混凝土双K断裂参数与普通混凝土之间的关系。结果发现海水海砂混凝土断裂参数在a0/h=0.25～0.7范围内时可以认为是一常数;海水海砂混凝土梁断裂参数比相同配合比情况下的淡水河砂梁大且对边界影响更加敏感。 相似文献
42.
恒星的Al元素丰度可以为探索星团和星系的化学演化提供重要线索.通过系统分析银河系薄盘、厚盘、核球、银晕以及M4、M5等球状星团中恒星的[Al/Fe]随恒星金属丰度[Fe/H]的变化趋势,得出银河系薄盘、厚盘和核球恒星的[Al/Fe]随着[Fe/H]的增加而缓慢下降,而球状星团M4和M5恒星的[Al/Fe]随[Fe/H]增加没有下降趋势,这暗示Ia超新星对M4和M5恒星元素丰度的贡献比较小.详细研究了银河系恒星[Al/Fe]与[Mg/Fe]、[Na/Fe]的相关性,结果表明银河系场星的[Al/Fe]与[Mg/Fe]正相关,但在球状星团M4和M5恒星中未见此相关性;银河系盘星及M4和M5等球状星团恒星的[Al/Fe]与[Na/Fe]都存在正相关. 相似文献
43.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
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45.
46.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分，但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响，采用全部端元对混合像元进行分解，会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零，分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处，基于此，本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素，从混合像元的附近邻域开始搜索，将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比，并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况，逐步扩大结构元素的大小，不断调整搜索范围，直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明，该方法相比传统的全端元光谱分解方法，在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
47.
48.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提，本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法，通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进，找出在图像中起主要作用且相关性低的波段，实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集，并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明，改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高，且选取的波段更具代表性，能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
49.
高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。 相似文献
50.