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991.
992.
银河系厚盘的本地空间密度 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用北银极天区的现代恒星计数资料,采用标准的银河系模型,通过恒星统计积分方程对参数值组合模型的亮度函数进行计数分析,证明了银河系厚盘恒星成份存在的必要性,并进一步得出太阳附近厚盘成份的空间密度的最佳期望值为薄盘密度的0.041. 相似文献
993.
大型水利枢纽工程高精度平面控制网设计研究——以向家坝为例 总被引:1,自引:0,他引:1
以向家坝和其他一些大型水利枢纽工程高精度平面控制网的设计为例,通过分析与计算,认为采用地面边角网布设方案的现状应该改变。提出以GPS网为主、精密测量地面边为辅的联合网方案。同时指出单纯的GPS网和只测少量地面边作检核的做法也不可取。以向家坝施工平面控制网为例,从精度、可靠性、点位坐标以及经费等方面对其地面网、GPS网和联合网三种方案进行详细的讨论。结论对用联合网取代地面边角网的进一步研究和制订相应规范都具有重要的理论与实际意义。 相似文献
994.
空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的.在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引.详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势. 相似文献
995.
论述了利用高精度GPS作长大隧道洞外控制网的方法,增强了洞外控制网网形的结构稳定性,提高了隧道贯通的精度。 相似文献
996.
作为一个旋转的扁椭球体,地球的动力学扁率J2变化主要是由各圈层相互作用和地球系统的物质流动所引起。当前,测定地球动力学扁率主要是通过卫星激光测距资料获得。本文利用GRACE月重力场模型、海底气压模型和冰期均衡调整模型等估计地球动力学扁率月变化ΔJ2,通过计算得到的C20时间序列与卫星激光测距(SLR)结果差别不大。通过计算分析,可以看出使用不同机构发布的GRACE数据产品,得到的季节变化时间序列的结果差别不大,与SLR结果非常接近,得出的C20时间序列在SLR方差百分比达70%。 相似文献
997.
双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分 总被引:1,自引:0,他引:1
为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。 相似文献
998.
999.
为深入研究脉冲超声波激励对煤体孔隙结构的改造效应,利用含瓦斯煤体超声波激励实验系统,开展超声波功率800和1 000 W持续、交互脉冲下煤的超声波激励实验,综合低压CO2吸附、低温N2吸附和高压压汞等实验,研究煤的大孔(>50 nm)、介孔(2~50 nm)、微孔(<2 nm)全孔径段的孔隙参数演化规律。实验结果表明:脉冲超声波对煤的孔隙具有扩孔效应,煤的孔容占比以微孔和大孔为主,介孔占比最小,煤中各孔径段比表面积大小为:微孔>介孔>大孔;与未超声、持续超声激励煤样相比,脉冲超声波激励煤的各孔径段孔容和比表面积均有所提高;随脉冲次数增加,煤的孔容增幅和比表面积增幅呈正线性增大,其中大孔的孔容和比表面积增幅较为显著。脉冲超声波激励煤样形成水锤压力阶段和滞止压力阶段的持续转换,增加了煤的孔隙结构损伤程度。研发脉冲超声波发射器结合水力化技术,可提高煤的孔隙发育程度,增加煤体渗透性,提高瓦斯抽采效率。 相似文献
1000.
岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象?深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明:对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献