地质矿物中所含金属元素分析测试技术研究进展

地质矿物种类较多,所含金属元素组成较复杂,含量范围涵盖较广,不同的金属元素测定需要不同的测试技术。基于此,本文探讨地质矿物中所含金属元素分析测试技术进展具有实际意义。首先,分析地质矿物的种类,对不同矿物所含的金属元素进行研究;其次,处理地质矿物金属元素样品,分离不同金属元素;最后,根据分析电子探针分析测试技术、电感耦合等离子体发射光谱分析测试技术、多接收电感耦合等离子体质谱分析测试技术、原子吸收光谱法分析测试技术、X射线荧光光谱分析测试技术等五种测试技术的特点,探究金属元素测试技术的研究进展。旨在多方面了解地质矿物,为矿产资源的勘查提供方向。     

一种基于区间预留编码的XML关键字查询算法

近年来,随着XML数据的爆炸式增长,对XML关键字查询技术的研究日益受到关注。数据编码是关键字查询的基础,目前主要有2种方式--基于路径的编码及区间编码。区间编码可更好地适应对查询中的XML数据进行动态的更新,因而具有更多的优势。本文研究基于区间编码的关键字查询问题,提出一种新的查询算法。该算法首先根据预留的区间值建立索引,再根据最小范围值对索引进行选择遍历,减少了不必要的比较,达到了提高查询效率的目的。研究发现,预留空间的选择对查询效率有一定的影响。为此,本文设计一种基于节点自身进行区间预留的编码方式（Interval Reservation Based on Node, IRBN）,为节点设置权值,并根据权值进行区间值的设定,形成根据节点自身分配区间的较为均衡的编码。实验表明,IRBN编码是合理的,有较高的查询效率。     

基于混合生物地理学算法的非线性系统辨识

针对非线性系统辨识问题,由于传统辨识方法存在精度低收敛慢等缺点,提出了一种采用混合生物地理学算法的非线性系统辨识方法.混合算法是在对生物地理学算法进行改进的基础上与差分进化算法相结合,通过适当地融合具有不同搜索能力的优化算法,使得混合算法的开采能力和探索能力得到更好的增强和平衡.通过对Wiener模型进行参数辨识,并与生物地理学算法和差分进化算法进行比较,仿真结果表明,利用混合生物地理学算法能够提高辨识精度并获得良好的辨识效果,验证了混合算法的有效性和可行性.     

单相光伏微网逆变器的建模与电流跟踪数值模拟

以光伏微网逆变器的输出电压为控制信号,输出电流为输出信号,并考虑线路等效电阻,先对单相光伏微网逆变器电路进行简化并分析其工作原理,然后根据电压回路方程,建立单相光伏微网逆变器的微分方程,接着建立求解方程的四阶龙格-库塔法的迭代模型,再从微分方程的解析解中进行简化和离散化后,利用线性预测控制方法得到逆变器输出控制信号表达式,最后进行数值模拟和分析。通过数值模拟,对逆变器的输出电压、电流的时域波形和频域波形进行分析,并对输出电流的误差信号进行测量,结果表明：所建立的单相光伏微网逆变器模型及求解迭代模型是有效的,在耦合电感为1mH、开关频率为10KHz条件下,逆变器输出电流、电压总谐波失真度分别为1.76%、3.99%,逆变器输出电压的纹波峰值达50V,但其输出信号总谐波失真度满足国家并网的标准(≤5%)。     

三峡库区白杨湾含多级软弱滑带滑坡变形特征与成因机制分析

三峡库区白杨湾滑坡是典型的含多级软弱滑带的滑坡,通过航拍和现场勘查,采用钻探、物探、位移监测、数值模拟相结合的手段,查明了滑坡变形特征和多级滑带的位置,滑坡的形成和发展受外部诱发因素与内部地质条件共同控制。钻探和物探解译揭示该滑坡为包含软弱夹层和多级滑带的深层岩土混合滑坡,分为2个滑动带。地表变形特征及位移监测表明滑坡中前部变形量相对较大,日变形量1.3～4.0 mm,处于均速变形状态,深部位移曲线显示有两处凸起位移突变点,主、次滑面特征明显,与钻孔勘探结果相互印证。数值模拟结果反映出,该滑坡在现状工况下处于欠稳定状态,在暴雨工况下滑坡安全系数显著降低,处于不稳定状态。滑坡区的地形地貌、地质构造、地层岩性为滑坡的形成提供了物源和场地条件,人类工程活动和降雨加剧了滑坡的变形。     

从《水文学与水资源》看水文学的学科发展与实际应用

<正>随着水文学研究体系的不断深化,水文学已成为研究地球水资源运动机理的基础性自然学科和广泛应用于生产生活实际的综合性学科,如可为水资源开发利用、生态环境保护、城市建设等提供水文数据、预报服务。与此同时,随着科学技术的快速发展,水文学科的科技含量逐渐提升,并且由此衍生出部分分支学科,例如遥感水文学、同位素水文学、随机水文学等。     

关于电子商务网站首页内容设计

从首页内容与网站整体主题内容的衔接、贸易机会在首页的充分展示的方武、首页广告位的合理安排、首页个性化内容的建设四个方面阐述如何合理地进行电子商务网站首页内容的版面设计和安排。     

浅析SVM算法及其在实验中的讨论

随着SVM分类算法的不断完善和优化,其在人工智能及机器学习领域得到了广泛应用,并且也深入到了实际应用中。支持向量机早期仅用于监督学习,这些年随着半监督学习的迅速发展,支持向量机在半监督学习中也起到了很重要的作用。在如何划分低维空间向量集是一个普遍存在的难题,为了解决这个问题,我们需要找到一个合适的核函数,这样就可以能够有一个较好的存在于高维空间的分类函数。在支持向量机的理论中,每一个核函数都会产生一个不一样的算法,而这种算法的基础则是统计学理论。     

计算机组装与维护课程在实践中的探索

现在很多学校都开设了计算机组装与维护课程,如何通过课堂设计环节来提升学生的对计算机组装以及维护的能力,并且能使学生不仅仅在生活中能自己维护计算机,也能在步入工作岗位后具备一定的维护能力,这是我们需要关注的一个问题。要使学生能够跟上最新的技术及信息,我们需要在课堂实践环节将这些内容传递给学生,传统的教学方法和模式已经不再适用于本课程,如何能够结合现实生活和岗位的需要来进行课堂的设计、实践内容的更新、如何给出合理的技能考核方案是值得我们探索的问题。