N-MORB和E-MORB数据挖掘--玄武岩判别图及洋中脊源区地幔性质的讨论

MORB分为N-MORB和E-MORB,二者的区分通常是以LREE亏损和富集为标志。玄武岩的基本理论主要是在MORB研究成果的基础上建立起来的。通常认为,N-MORB和OIB是两个独立的端元,E-MORB是N-MORB与OIB不同程度混合形成的。在20世纪70~80年代,玄武岩构造环境判别图的建立极大促进了玄武岩在地球动力学及大地构造背景研究的进展,其方法应用持续盛行了几十年。然而,国外学者现在已逐渐淡化玄武岩判别图解的应用,但在中国仍有方兴未艾之势。本文利用Pet DB数据库5万多个MORB数据的投图表明,全体样品投图的效果显然比抽样和典型样品得出的结果更扎实可靠,许多原先被广泛应用的主量、微量元素判别图无论从实践上还是理论上均存在一些问题。本文的研究结果进一步表明,MORB样品既有LREE亏损的,又有富集的,但亏损和富集程度与早先定义的差异较大,揭示了洋脊下地幔不均一性要比早先认识的更为复杂,成分范围变化更大,仅少数是强烈亏损的,部分可能是相当富集,甚至可以与OIB源区相类比;玄武岩构造环境判别图需要重新审视,基于岩浆成因机理的多维度、高置信度的判别体系有待于建立。

全球岛弧玄武岩数据挖掘——在玄武岩判别图上的表现及初步解释

MORB(洋中脊玄武岩)、OIB(洋岛玄武岩)和IAB(岛弧玄武岩)是学术界最关心的3种玄武岩类型,其中尤以与板块消减作用有关的岛弧岩浆活动备受关注。岛弧可分为洋内岛弧和大陆边缘岛弧(活动陆缘弧)2类。对IAB进行讨论,重点探讨IAB的识别。IAT(岛弧拉斑玄武岩)和IAB是前弧、岛弧和后弧岩浆作用的产物,其中,后弧组分更具多样性,它不同于弧后玄武岩,前者属于弧的范围,而后者形成的动力学过程与俯冲系统有关,但其是独立的构造单元,尽管其岩浆作用可能仍受到俯冲流体的影响。前人对IAB进行了大量研究,提出了多种构造环境判别图解,并得到广泛应用。尝试应用全球玄武岩数据来验证上述判别图的可信度,研究发现,可信度高的判别图不多,且大多与Th、Ta(Nb)和Ti元素有关的,如Hf-Th-Ta(Nb)、TiZr-Sr和Th/Yb-Ta/Yb图,其余判别图的判别效果可信度低且具多解性,建议谨慎使用。IAB与MORB和OIB的区别主要体现在Nb-Ta亏损的特征上,是否受到俯冲流体的影响是区分IAB与MORB和OIB最重要的标志。

MORB数据挖掘:玄武岩判别图反思

板块构造学说推动了玄武岩理论的完善和进步,从20世纪70年代兴起的玄武岩构造环境判别方法成为学术界关注的热点,虽然现在逐渐降温了,但在国内仍然倍受青睐。大洋中脊玄武岩(MORB)是拥有数据最多、数据质量最好、研究得最详细的玄武岩类,是构建玄武岩理论的基石。本文利用Pet DB数据库资料(http://www.earthchem.org/petdb/search),对全球MORB数据进行了初步的挖掘,发现早先的玄武岩构造环境判别方法的理论、思路需要进一步的完善。早先研究认为,N-MORB是强烈亏损的。但本文研究却显示,MORB成分具有较宽的变化范围,包含了从MORB到OIB及IAB的组分,即部分MORB并不是亏损的,而是相对富集的。因此,玄武岩构造环境判别理论及方法有待进一步的完善。

如何正确使用玄武岩判别图

为了正确使用玄武岩判别图,在投图之前要对样品加以筛选并对数据作出估计。还要将样品适当分组,投图时应遵循一定的程序。文中讨论了可能出现的几种判别结果及可能的解释方案,指出了判别图的局限性,认为玄武岩判别图所标定的各种构造环境的分区,实际上代表的是各种不同的岩浆类型。作者认为,投在洋中脊玄武岩区域的玄武岩绝大多数并非来自大洋中脊环境。

关于岩石微量元素构造环境判别图解使用的有关问题

针对目前应用愈来愈广泛的不同岩石,特别是岩浆岩的微量元素构造环境判别图解使用过程中存在的问题,从这些判别图解建立的原理,介绍了微量元素构造环境判别图解的使用原则。强调指出所采集的样品必须新鲜(无蚀变或极弱蚀变)、非堆晶的岩石;选择的判别图解必须与判别的岩石类型相一致,即对花岗岩类要用花岗岩的判别图解,不能用玄武岩的判别图解;对特殊类型岩石要选择专门用于该类型岩石的判别图解,如碱性花岗岩,钾质火成岩;要应用多种图解综合判断;不能用单个样品,而应作多个样品分析;要注意所选择判别图解的特别说明等。此外,一些构造环境判别图解还能给出岩石的成岩过程和源区。

钻井轨道设计问题的有解判别图研究

在求解钻井轨道设计问题的各种数值迭代算法中,不仅计算量大、计算速度慢,而且难以准确判断设计问题是否有解,有几个解。为了解决这个问题,提出了使用拟解析解方法来绘制有解判别图的图示法,通过计算设计方程组的特征多项式的全部实数根,绘制出设计方程组某些正约束未知数的连续变化曲线。通过对比这些连续变化曲线与特征多项式全部实数根的相对位置关系,可以直观地对轨道设计问题解的情况的程序判断结果进行交叉验证。通过对实际设计算例的有解判别图的分析,证实了有解判别图对于设计问题解的存在性判断的正确性。在轨道设计的计算机软件中,有解判别图可以以图形方式直观地向用户展示特征多项实数根与设计问题真解之间的内在关系,有助于用户对设计问题解的存在性做出正确判断。

玄武岩大地构造环境判别图评述

大地构造环境对玄武质岩浆成分有影响,但却不是主要的,更不是唯一的因素。源区物质成分、岩浆作用过程、地壳或岩石圈的混染及地球演化历史过程等是影响岩浆成分的主要因素。把玄武岩成分与大地构造环境紧密地联系在一起,并提出用玄武岩成分判别大地构造环境的作法,已经遇到了许多困难,这种方法用于变质玄武岩区问题更多。本文通过对目前常用的几种玄武岩成分-大地构造环境判别图的分析,认为如果不考虑其它因素,这类判别图对变质玄武岩几乎是不适用的。

玄武岩构造环境判别图评估-全体数据研究的启示

玄武岩作为一种大洋和大陆广泛分布的基性岩,其成因理论主要是在对大火成岩省研究的基础上奠定的,其构造环境判别的理论则主要是在板块构造理论的基础上创建的。本文利用GEOROC和Pet DB数据库对全球大洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB)进行了数据挖掘研究,发现早先的判别图判别效率不尽相同。部分判别图判别效率偏低的原因可能是早先的研究大多是以典型案例的研究为基础展开的,没有考虑到大数据给出的结果,说明典型和抽样的代表性可能不足。通过对判别图解的研究和比较,并对部分判别图进行了改进,发现许多图解可以把IAB与MORB、OIB分开,但MORB和OIB之间仍然有一些重叠不易区分,并借此推测MORB与OIB源区具有一定的相似性。所以,利用大数据研究可以使玄武岩构造环境判别的研究上升到一个新的层面。

平底闸闸下水深hz诺模图及流态判别图的研制

水工建筑物测流（水力学公式法）普遍存在着以下问题，流态不易准确判别，淹没出流时闸下水深ｈｚ无法准确侧记；高淹没出流时淹没有度ｈｔ／Ｈ及相对开启ｅ／ｈ常常超出淹没参数αｓ的查读范围，导致无法和水力学公式计算过闸流量及泄量，作者通过柯阿罗斯金公式中闸下游水深ｈｔ与闸下水深ｈｚ的关系，制作了利用ｈｔ，查读ｈａ的诺模图及流态判别图，以便于准确判别流态，淹没有流时迅速查询闸下水深ｈｓ进行泄流计算。

玄武岩类形成的大地构造环境的Th/Hf-Ta/Hf图解判别

Th,Ta,Hf是一组耐熔强亲岩浆元素 ,由于地球化学性质的相似性 ,其相互之间的比值关系能将深部作用的地球化学过程较好地恢复出来。玄武岩类 ,特别是原始玄武岩浆形成的岩石的 Ta/ Hf及 Th/ Hf比值 ,能较好地反映其源区的 Th、Ta、Hf之间的分异特征 ,在一般情况下 ,这一特征与某种确定的大地构造环境有密切关系和确定的因果联系 ,可用来判别玄武岩类形成的大地构造环境及其源区 Th、Ta、Hf分异特征。本文根据典型大地构造环境玄武岩类的 Th、Ta、Hf数据 ,提出了玄武岩类形成的大地构造环境判别的 Th/ Hf- Ta/

基于频率排序的判别子图筛选及在精神分裂症分类中的应用

【目的】从脑网络中提取准确的判别性特征作为分类特征,可以提高SCZ的分类准确率,避免依靠量表的主观诊断造成缺陷。传统的脑网络特征如介数、聚类系数等丢失了拓扑信息,最小生成树丢失了部分脑区连接,子图虽然保留了拓扑信息,但传统的判别子图的筛选会产生部分冗余信息,进而影响分类准确率。【方法】提出一种基于频率排序的判别子图的筛选方法(frequently scoring screen, FSS),使用FSS筛选判别子图,在不损失原有判别信息的情况下,消除冗余信息。使用OpenfMRI的公开数据,对比了使用不同特征和不同分类算法的分类性能。【结果】FSS特征的分类性能优于其他传统脑网络特征,且该特征不受分类算法影响,分类准确率优于已有SCZ分类文献。

基于判别图模型的激光点云数据关联决策

提出一种激光点云数据关联决策算法.基于判别图模型,提取并智能管理激光点云的多重形状特征,通过最大伪似然学习优化局部特征和配对特征的权重;应用最大和概率推理实现对图模型隐节点状态的估计,进而将激光点关联映射为最大后验概率的配置回溯问题;实验结果验证了所提出算法比传统算法具有更好的性能.

基于五图-双系数三级判别法的煤层底板突水危险性评价

为了更准确地评估北辛窑煤矿6^(#)煤层底板突水的危险性,在充分考虑井田水文地质条件和区域构造位置的基础上,采用五图-双系数三级判别法对6^(#)煤层底板奥灰水突水危险性实行分区评估,以确保带压安全开采,为煤层安全开采提供技术支撑,也便于更深刻地认识煤矿安全生产指导工作的重要性。五图-双系数三级判别法是一种有效的方法,可以用来评估底板突水的危险性。

基于超网络判别子图的阿尔兹海默症分类

现有的超网络模型仅将局部脑区指标作为特征,忽略了网络的全局拓扑信息,导致分类性能降低。因此,提出一种基于判别子图的超网络功能磁共振影像分类方法,在构建超网络的基础上,将判别子图作为特征,采用基于图核的支持向量机分类器进行分类。该方法可以反应多个脑区之间的交互作用,不丢失网络的全局拓扑信息。通过对阿尔兹海默症患者和正常被试数据集进行分类,验证了该方法的有效性。

语音同一性鉴定中口音韵母、鼻化韵母、鼻韵母的语图判别法探究

目的解决语音同一性鉴定中如何依据语图准确区分方言与对应普通话音节是口音韵母、鼻化韵母还是鼻韵母。方法利用语音工作站对口音韵母、鼻化韵母、鼻韵母的语图差异分别进行研究。结果得出了通过对夹鼻录音进行LPC谱分析来区分口音韵母与鼻音韵母;通过宽带语图的分析来区分鼻化韵母与鼻韵母等认识。结论为在方言与普通话之间进行语音同一性鉴定时选择可比对特征音节以及方言田野调查提供了参考依据。

基于图嵌入概率半监督判别分析的故障辨识

针对现有旋转机械早期故障辨识方法在训练样本稀少条件下辨识性能极易衰退的关键问题,提出基于图嵌入概率半监督判别分析(Graph-implanted probability-based semi-supervised discriminant analysis,GIPSSDA)维数化简的早期故障辨识方法。该方法在训练样本稀少条件下用GIPSSDA将训练和待测样本的高维时、频域早期故障特征集化简为类区分性更好的低维特征矢量,提高了终端学习机优化证据理论K近邻分类器(Optimized evidence-theoretic k-nearest neighbor classifier,OET-KNNC)对早期故障的辨识精度。GIPSSDA集成了半监督邻接图嵌入技术,能同时利用待测样本的类判别信息和局部几何结构搜索分类的最优映射子空间,因此在训练样本非常稀少的情况下也能产生较好的分类效果。深沟球轴承早期故障辨识试验验证了该早期故障辨识方法的有效性和优越性。

五图-双系数三级判别法在紫金煤矿底板突水评价中的应用

为准确预测煤层底板突水的危险性,以紫金煤矿为例,在充分分析区域及井田水文地质条件的基础上,通过分析15号煤层底板破坏深度、保护层厚度、水头分布及有效保护层厚度等影响因素,采用“五图-双系数三级判别法”对15号煤层底板奥灰水突水危险性进行了分区评价,防范底板突水事故发生。

基于判别性子图重构的轻微肝性脑病分类

大量研究表明轻微肝性脑病(MHE)与脑功能网络的异常相关,但难于寻找与MHE相关的异常子网络.为了解决这个问题,文中提出判别性子图重构的方法用于寻找与MHE相关的子网络,并将子网络用于MHE的分类.首先分别从MHE病人和非MHE(NMHE)病人的功能网络中挖掘一组频繁子图.然后,从频繁子图中挑选判别性子图用于重构原网络,并将判别性子图合并用于重构原网络.最后,使用图核计算重构网络之间的相似性,并使用核SVM分类.在包括77位肝硬化病人的数据集上的实验获得较高的分类精度,从而验证方法的有效性.

用于人脸识别的张量图优化的Fisher判别分析

最近提出的图优化的Fisher判别分析(Graph-based Fisher Analysis,简称GbFA)具有很强的判别性能,并成功地应用于人脸识别。但GbFA需要将二维的人脸图像矩阵转化为向量,因此容易丢失像点的空间关系。为此,提出用于人脸识别的张量图优化线性判别分析(Tensor Graph-based Fisher Analysis,简称TGbFA)。该算法把二维的人脸图像矩阵看作二维张量数据,并通过GbFA方法迭代求得两个投影矩阵。在Yale和YaleB的人脸库的实验表明,TGbFA算法继承了GbFA的特性,与现有的张量线性判别分析算法相比,TGbFA具有较好的判别性能。