黄东海二类水体三要素浓度反演的神经网络模型

根据 2 0 0 3年春季黄东海水色联合试验中获取的高质量现场数据 ,建立了由遥感反射率反演三要素浓度的神经网络 (NN)模型 ,并将NN模型与经验统计算法的结果进行了比较。提出了两种NN算法 ,一种是同时反演三要素浓度 ,另一种是一个NN模型只反演一种成分。三要素浓度同时反演的NN模型精度不及经验统计算法 ,平均相对误差分别为叶绿素 4 4.4 % ,总悬浮物 4 0 .5 % ,黄色物质 4 8.8%。独立反演叶绿素和总悬浮物浓度的NN模型精度稍高于经验统计算法 ,平均相对误差分别为叶绿素 32 .5 % ,总悬浮物2 9.4 %。NN模型的不同输入波段组合可反映出黄、东海水色三要素对不同光谱波段的灵敏度。误差敏感性分析表明 ,单独反演总悬浮物和黄色物质浓度的NN模型对输入信号的± 5 %波动不敏感 ,误差变化与统计算法相当。单独反演叶绿素浓度的NN模型对输入信号± 5 %波动的一种情况较为敏感。本文提出的NN模型是在可信的现场数据集训练下得到的可初步应用的结果。     

渗透水/气压反复循环下软岩剪切蠕变试验及本构模型研究

为探究软弱夹层在雨水反复作用下的剪切蠕变特性,以西南地区二叠系炭质页岩软弱夹层为研究对象,利用实时渗透水/气压循环剪切试验系统,开展了渗透水/气压循环剪切蠕变试验,分析了软弱夹层的剪切蠕变特性和长期强度劣化机理,并建立了考虑Weibull分布的蠕变损伤本构模型。结果表明：1)软弱夹层具有明显的蠕变特性,随渗透水/气压循环次数的增加,破坏前剪切变形逐渐增大,破坏时呈现出韧性与脆性两种不同的破坏形式;2)随渗透水/气压循环次数的增加,软弱夹层的劣化程度呈增大趋势,但最终趋于一定值,其劣化程度可用函数D_i=0.7717×[1-exp(-0.1n)]来表示;3)基于试验数据,提出了基于Weibull分布理论的损伤黏塑性元件,构建了渗透水/气压循环蠕变损伤模型,模型能够很好地描述软弱夹层蠕变的三阶段。研究成果对含软弱夹层的高陡边坡长期稳定性分析具有重要指导意义。     

腰英台油田压裂工艺技术研究

腰英台油田油藏属于低孔特低渗双重介质油藏,层多层薄,采用常规压裂方式,出现滤失量大、提前脱砂等现象,以致难有好的压裂效果。为此,通过对该油藏地质特征研究、双重介质储层水力裂缝延伸规律研究,在分析、总结前期压裂得失的基础上,对压裂参数进行了优化,提出了一套适合该油藏特点的压裂工艺技术,如限流压裂、"悬塞"压裂、分步加砂、暂堵及双向转向等。经矿场应用取得了较好的压裂改造效果,成功解决了该类储层由于天然裂缝引起的高滤失导致提前脱砂的问题。     

松辽盆地汪家屯地区营城组火成岩储层含气性预测

汪家屯地区营城组为火成岩地层具有整体不连续,延伸范围小、相变较快、断层发育、构造破碎等特点,加之营城组地震资料品质影响,使储层预测难度进一步增大。根据以上特点,建立了一套适合该区地质特征的AVO储层预测方法,并对该区含气性进行了评价,划分了有利储层发育带及有利含气储集带。所得到的含气性预测结果对该区的天然气勘探开发具有重要指导作用。     

基于RF-PSO混合算法的边坡软弱夹层力学参数反演应用研究

针对传统类神经网络智能优化算法存在的拟合性和泛化性不足等缺陷,引入一种集成学习算法———随 机森林(RF)算法,为智能优化方法提供了一种新的求解方式。 通过以黄山某石灰石矿山边坡软弱夹层力学参数为对 象构建正交设计样本,将随机森林(RF)算法与传统 BP 神经网络和 GA-BP 神经网络模型的性能进行对比,结果表明 RF 算法在数据拟合精度和运行速率相较于类神经网络算法有很明显的优势,凭借其不易陷入过拟合以及泛化能力强 的特点,能够很好地构建数据间的映射关系,同时算法模型凭借控制参数较少具有很好的可操作性。 结合粒子群算 法(PSO)的全局寻优能力,组合成 RF-PSO 混合算法应用到矿山边坡软弱夹层力学参数反演分析中,获得的反演力学 参数通过边坡工程地质数值模型进行正分析对比,结果表明反演力学参数正分析计算的精度达 95%以上,为矿山边 坡软弱夹层力学参数反演分析提供了一种新的方法。     

基于多模态多粒度图卷积网络的老年人日常行为识别

随着人口老龄化问题日益严重,人们对家庭环境中老年人的安全问题越来越重视.目前,国内外一些研究机构正在试图研究通过家用摄像头对老年人的日常行为进行智能化看护,实现对一些危险行为的预警、报警与报备.为了助推这些技术的产业化,主要研究如何自动识别出老年人的日常行为,如“喝水”“洗手”“读书”“看报”等.通过对老年人的日常行为视频的调研发现,老年人的日常行为语义具有非常明显的细粒度特性,如“喝水”与“吃药”两种行为的语义高度相似,且只有少量的关键帧能准确体现出其类别语义.为了有效解决老年人行为识别问题,提出一种新的多模态多粒度图卷积网络(multimodal and multi-granularity graph convolutional networks,MM-GCN),通过利用图卷积网络分别从人体骨骼点(“点”)和人体骨架(“线”)、关键帧(“面”)和视频提名段(“段”)两种模态对老年人行为进行建模,捕捉“点-线-面-段”这4种颗粒度对象下的语义信息.最后,在目前最大规模的老年人日常行为数据集ETRI-Activity3D (11万+视频段、50+行为类别)上进行老年人行为识别性能评测,...     

物联网视阈下安徽省智慧农业的发展研究

智慧农业是一种新型农业发展模式,安徽省智慧农业的发展处于初级阶段.分析安徽省智慧农业的现状,探讨在智慧农业发展中存在的问题,从推行规模化农业生产、推进农业信息化建设、增加资金投入水平以及加快农业技术人员和新型农民的培育4个方面提出安徽省智慧农业的发展对策,以期促进安徽省智慧农业的发展.     

HJ-1A/1B星CCD传感器数据在黄东海浒苔监测中的应用

基于浒苔光谱特性和归一化植被指数,利用HJ-1A/1B星CCD传感器数据对黄东海浒苔进行监测。监测结果表明HJ-1A/1B星CCD传感器,可以提供比MODIS更多的精细信息,如提供重点海域的浒苔分布范围、覆盖范围、变化状况等信息。     

水在ZSM-5型分子筛中吸附的Monte Carlo模拟

构建了ZSM-5型分子筛物理模型,采用Connoly表面方法和Solvent表面方法对ZSM-5型分子筛的几何结构和性质进行了模拟分析。通过巨正则系综蒙特卡罗方法(GCMC)模拟研究了水蒸气在ZSM-5型分子筛上的吸附特性。通过模拟方法看到了实验难以表征的水蒸气在分子筛中具体吸附位,研究了压力、温度和硅铝比对ZSM-5型分子筛吸附性能的影响及其吸附热的变化规律。     

谈高校共青团组织能力建设

分析高校共青团组织能力建设存在的主要问题,为高校共青团组织能力更加符合青年需求,发挥更大的作用提出建议对策.