我国重要矿产资源评价模型设计与研究

本文在对国内外有关矿产资源重要性研究相关分析基础上,归纳总结出我国“重要矿产资源”的基本概念及研究特征,依此结合模糊数学的综合评判模型特征比较,认为对我国重要矿产资源进行评价使用该模型是可行的。根据综合评判的基本建模思路,构建了我国重要矿产资源评价的综合评判模型。基于此,利用相关数据资料,对铁和锡这两种矿产资源在我国的实际状况进行了综合评判。在验证了所建模型基础上,从矿产资源本身和与其他矿产资源比较两个角度,分析了其绝度重要程度和相对重要程度。同时分析了综合评判法的缺陷,并对结果进行了分析和修正,为我国矿产资源的研究提供了有力支持,并给相关研究提供参考。     

多维复杂关联因素下的大坝变形动态建模与预测分析

大坝变形监控模型是多维复杂关联性以数学形式表达的集成载体,因而合理量化和集成关联性有利于更加全面而准确地构建数学模型。本文着重从维度、关联、检验、措施及模型五个层面依次对因子相关性、动态因果关系和序列相似性三种关联性进行阐述,提出了一种兼顾相关性和相似性的大坝变形动态监控模型。该模型以环境因子与大坝变形间的因果关系为基础,分别采用耦合相关性诊断方法、动态最大信息系数和标准化动态时间规整算法度量因子相关性、动态因果关系和序列相似性,并通过非线性模型建立、动态输入修正和交叉多输出改进将多维复杂关联性统一于大坝变形动态建模框架中。以西南地区某混凝土坝工程多测点变形监测数据为例,通过多模型性能对比仿真实验对所提方法的有效性和准确性进行了验证评估。结果表明,与常规模型相比,集成多维复杂关联性的大坝变形动态监控模型的预测性能尤佳,以期为大坝变形安全预报提供一种新型建模方法。     

宁波市桥头跳车的治理

结合宁波地区工程特点,分析了桥头跳车的危害性及其产生的原因,结合过去及现阶段所采取的措施并分析其取得的效果和存在的问题,提出了从桥头纵坡设计、搭板形式及填料的选择、深层软基处理方法等方面入手,积极采用新工艺和新材料,以尽量避免桥头跳车。     

由中国稀土贸易现状而引发的战略思考

本文通过对中国稀土产业的生产与消费关系、生产量与出口量变化具体数据的分析 ,探讨了中国稀土产业结构、出口量增长以及稀土出口产品价格下降等问题 ,进而提出中国应尽快建立起一个适应加入WTO的非传统产业经济新模式。新的、非传统模式对于中国稀土产业实行可持续发展战略的运行体制 ,推进稀土行业中企业改革的深化 ,理顺出口渠道 ,加快稀土矿产品在高新技术产业中应用的进程等方面进行了进一步分析和讨论     

寻找招标规范化良策

在大港油田,招标工作经历了从无到有,从分散管理到集中管理的转变,特别是2008年油田两大公司重组整合以后,公司领导层十分重视公司的招标管理工作,通过进一步完善招标集中管理的体制和机制,不断规范招标运作,在资金节约、优选供方、提高工作效率和管理水平等方面取得了显著效果,有效地推动了大港油田公司统一招标管理的进程。但是在整     

EBZ132掘进机第一运输机的改造

分析EBZ132掘进机标准型第一运输机的结构特点及其在粘性煤岩条件下发生故障的原因,提出了相应的解决方案,为同行提供参考。     

矿业开发与经济发展——基于中国100个矿业城市截面数据RSR的分析

矿产资源与经济发展之间的关系是近年来国内外很多学者所关注的热点问题,资源诅咒现象在中国是否存在？在哪些地区表现比较突出？对这些问题的准确回答关系到国家和地方经济发展政策的制定。创新地采用目前学者很少采用的RSR分析方法,利用所选取的中国100个矿业城市的样本数据,构建矿业和经济之间的线性相关关系分析模型,测算出中国矿业城市矿产资源对经济增长的贡献率大约为3923%,从整体上和个体上讨论资源诅咒现象在中国的表现。结论显示中国整体上不存在资源诅咒问题,但是在中国的西部地区尤其是山西省,资源诅咒现象比较严重。     

V93K测试平台UHC4电源板卡的DUT板设计

UHC4电源板卡作为V93K测试平台常用的板卡之一,可实现对大电流、高功率电路的测试。简述了UHC4电源板卡的位置结构、工作模式、管脚定义等基本特性。通过电源完整性分析,对UHC4板卡的DUT板设计进行初步探讨,以实现更精确的测试要求,减小由于不恰当的DUT板设计造成的测试偏差。     

基于扫描线处理的指针式仪表快速读数算法

针对光照不均匀、指针检测速度过慢等因素造成指针式仪表读数算法无法快速、准确读取示数的问题,提出一种基于扫描线处理的快速准确读数新算法。新算法首先利用单尺度Retinex提取光照鲁棒性特征图像,然后应用提出的扫描线处理算法快速抽取进行Hough变换的特征像素点,最后用双阈值Hough变换检测直线。实验表明,所提算法创新性地将指针图像细化与双阈值Hough变换等相结合,不仅解决了光照变化的影响以及检测速度慢等问题,而且具有读数精度高、读取速度可调节等特点。     

基于核主分量分析的脸谱识别方法

此文提出了一种新的脸谱识别方法--基于核主分量分析(KPCA)的脸谱识别方法.首先利用KPCA方法提取脸谱图象的特征,然后利用线性支持向量机进行识别.KPCA的基本思想就是首先经过一个非线性映射,将输入空间的数据映射到一个高维的特征空间中,以求数据在特征空间中线性可分(或近似线性可分),然后在特征空间中进行标准的PCA提取主元,作为特征向量.同时,我们将脸谱识别的经典方法主分量分析(PCA)(特征脸方法)和最近提出的独立分量分析(ICA)脸谱识别方法与新方法进行了比较,并利用ORL脸谱库进行实验,实验结果显示,新的方法具有较高的识别率.