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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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1.概况岩下村位于浙江省丽水市缙云县壶镇镇东北部括苍山西端的苍岭山腰,距壶镇镇区15km,距缙云县城40km。村庄为朱姓迁居,开基于明建文帝三年(1401年),迄今已绵延20多代600余年。村东有百丈岩,村西有双狮山,200余幢石屋村舍在两山夹峙的南北向幽深山谷间、呈条带状错落而又紧凑地相互守望着,因坐落于巍峨险峻的百丈岩下,故得"岩下"之名。 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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本文以公路路基路面设计中的软基处理为主题展开论述,首先分析了公路软土路基特点,然后重点针对公路路基路面设计中软基处理的具体内容进行了分析探讨。 相似文献
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针对深部高应力软岩巷道支护难题,为了解决巷道支护强度不够,围岩破碎严重的问题,以麻家梁矿-610 m水平巷道为研究背景,在对深部高应力软岩巷道矿压显现特征分析的基础上,通过建立置孔释压支护模型,对置孔释压支护机理进行能量学分析,据此提出了高应力软岩巷道置孔释压的围岩控制技术;并运用理论分析和物理相似模拟试验的方法,对3种置孔释压材料在不同置孔率条件下的抗压强度以及连续变形量进行了分析,最后结合现场检测数据进行对比判定。研究结果表明:采用置孔率为35%的不饱和聚酯树脂进行支护时,巷道顶底板移近量最小,有效维护了巷道围岩的稳定性。 相似文献