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在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值. 相似文献
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以1/4简构车辆和含阻尼简支梁桥为对象,建立可描述跳车冲击过程的车桥耦合振动分析模型。采用Newmark-β积分法获得车桥耦合系统振动响应的数值解。在不同高度、不同跳车位置以及不同车速等工况下,重点讨论跳车冲击过程中桥梁竖向动态位移响应的表现特征。数值分析表明:在文中考虑的跳车冲击工况下,桥梁竖向动态位移存在显著差异;不同跳车高度对动态位移峰值影响很小;不同跳车位置时的竖向动态位移表现各有不同,靠近跨中处,在桥梁前半跨发生跳车冲击对桥梁竖向动态位移值的影响明显大于后半跨,远离跨中处,桥梁前半跨动态位移值与后半跨相近,且最大竖向动态位移表现出滞后特征;不同车速对桥梁竖向位移值影响不同。 相似文献
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介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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