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1.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。 相似文献
2.
图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法. 相似文献
3.
地下采场围岩周边应力状态与其稳定性非常密切。为了控制采场的变形和破坏,矿体开采过程中,
通常借助支护体来保证采场安全作业条件。目前针对矩形孔口问题的应力状态解析解局限于未支护条件,适应性
有限。为了获取矩形采场支护作用下的围岩周边应力,采用复变函数理论分析和数值模拟方法,推导和求得不同
支护力作用下矩形采场周边的应力解析解和数值模拟解。结果显示,两者具有较高的拟合性;由两帮侧壁至顶板,
采场周边围岩应力呈现先增大后减小的“抛物线”趋势,拐角附近应力出现陡增现象,即应力集中现象;同时,随着
采场周围岩体支护阻力的逐渐增加,帮壁应力逐渐减小,顶板应力逐渐加大;对于大宽高比采场较长边的应力求解
误差增大的情况,实际可通过增加映射函数的项数以及加密模拟网格的方法来提高拟合性。 相似文献
4.
5.
聚合物基表面微结构在软体机器人、柔性电子器件、仿生机械、生物医学、组织工程等领域有着广泛的应用,将逐面式制造技术应用于聚合物基表面微结构的制造过程可解决传统微压印、光刻、逐点和逐线式制造方法加工周期长、效率低、大面积表面微结构制造脱模难等问题。发展聚合物基表面微结构的逐面式制造技术是当前先进制造技术的研究热点之一,具有广阔的应用前景。首先在阐述了常见的聚合物基表面微结构设计及其制造材料的基础上,重点论述了光刻、纳米压印、数字光投影式3D打印、能场辅助制造、自组装制造等五类逐面式成形制造技术方面的最新研究进展,包括各种制造技术的制造原理、工艺特点及表面微结构的典型应用等。最后,总结预测了聚合物基表面微结构设计、制造及应用方面的发展趋势,并对聚合物基表面微结构的逐面式成形制造技术的未来发展进行了展望。 相似文献
6.
随着绿色矿山理念的发展,崩落法矿山逐渐向充填法转型,隔离矿柱厚度和矿房参数对崩落转充填
后采场整体稳定性具有重要影响。针对张家洼铁矿无底柱分段崩落法转充填法问题,通过理论计算对隔离矿柱位
移进行求解获得保证下部充填采场稳定的隔离矿柱安全厚度。同时,利用 FLAC3D软件对不同矿房跨度和充填工
艺回采过程中的采场稳定性进行分析评价,确定最优采矿工艺和结构参数。研究表明:①12.5 m 厚隔离矿柱能够
满足过渡阶段采场稳定性;②15 m 矿房跨度顶板拉应力集中较大,且顶板位移显著增大,为了确保回采安全,优先
采用 10 m 矿房跨度,在顶板条件好的区域可以考虑采用 12 m 跨度;③采用 3 MPa、4 MPa 和 5 MPa 强度的人工假顶
均可保证下中段开采过程中采场稳定,因此可将 3 MPa 作为人工假顶的充填体强度标准;④阶段矿房内人工假顶
上部采用 1 MPa 充填体整体充填满足二步采充填体单侧揭露稳定要求,可降低原设计多次不同强度分层充填带来
的施工组织难度。 相似文献
7.
8.
9.
设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统,往气室内通入不同浓度的多组分气体(含有乙醇、二氧化碳和水蒸气),采用红外光谱仪进行光谱数据采集,得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数,建立了多元线性回归模型,并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价,结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果,可以用于预测气体浓度,乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内,其中乙醇浓度预测误差最小,不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰,能够较准确地预测乙醇浓度。 相似文献
10.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献