一次溶矿多仪器联合测定铀矿地质样品中目标元素、伴生元素和主微量元素

为实现铀矿地质样品中的目标元素、伴生元素和主微量元素的一次溶矿、多仪器联合测定,样品采用逆王水预消解、四酸常压消解溶矿、低温蒸干和逆王水提取;消解得到的试样原液经ICP-OES测定主量元素,原液稀释后经ICP-MS测定目标元素(U、Th)、伴生元素(Mo、V、Ga、Ge、Re)和微量元素,原液经酸化和加入铁盐溶液后经AFS测定伴生元素Se;通过优化各仪器的测定条件和采取恰当的干扰消除方法,各元素得到准确测定。经试验测定,各元素的线性相关系数大于0.999,主量元素检出限为0.001%~0.03%,其他元素检出限为0.005~0.6μg/g;经国家标准物质验证,各元素的相对误差为−11.3%~12.1%,相对标准偏差(n=12)为2.1%~7.0%。文章中的研究方法实现了一次溶矿、多仪器联合测定的目的,测试结果满足地质矿产实验室测试质量规范的要求。

网络图像集合多目标元素信息跟踪识别仿真

对网络图像多目标元素信息的跟踪识别,能有效提高网络图像传输质量。网络图像集合多目标元素信息跟踪识别,需要将测得目标元素位置进行修正,再判别目标元素图像轮廓形状间距误差,完成网络图像集合多目标元素信息跟踪识别。传统方法用形态学处理方法对多目标元素初始化曲线中噪声干扰进行滤波,再对多目标元素轮廓特征进行估计,但忽略了对误跟踪识别进行判定导致跟踪识别误差较大。提出基于能量和轮廓形状间距的多目标元素跟踪识别方法,将多目标元素显著性特征作为粒子滤波状态向量。检测出视觉显著图多个目标元素,将粒子群滤波得到的最优估值与测得目标元素位置进行关联与修正,并用网络图像集合中目标元素图像能量和轮廓形状间距对导致误跟踪情况进行判别,实现多目标元素信息跟踪识别。结果证明,所提方法能有效提高多目标元素信息轨迹跟踪观测值与真实值的拟合度。

网络模糊信息数据集合多目标优化跟踪仿真

为了更好地对网络模糊信息数据集合多目标元素进行利用,需要对其进行跟踪融合。当前基于FCM的多目标元素跟踪方法,利用模糊聚类的形式完成目标跟踪,存在跟踪质量差,跟踪过程时延长等问题。现提出一种基于神经网络的多目标元素跟踪融合方法,利用CRPF法对跟踪目标的状态进行确定,依据粒子滤波具有的跟踪性能,对粒子进行重新采样,并对目标状态估计所需费用进行计算。更新粒子,获得粒子分量,对目标状态估计费用更新,并利用单调递减函数对目标状态值进行确定,以提高目标跟踪精度。利用最大似然法对网络模糊信息数据集合多目标元素最优跟踪融合值进行估计。将估计目标跟踪融合误差的协方差矩阵,转换为估计辅助矩阵和估计产生的误差构成的矩阵,以减少多目标元素跟踪融合计算量,降低元素跟踪融合时延。对神经网络进行离线训练,并获取目标跟踪融合权值,以此得到多目标元素高质量跟踪融合结果。仿真结果表明,上述方法可对多目标元素进行高精度跟踪,且可将跟踪延时控制在可接受范围内。

X荧光测量技术在嘎拉金矿的应用

采用Ｘ荧光现场测量按测网扫面的方法，成功的圈定了金矿体，并在掩盖地段找到了新的金矿体，对矿床的评价及扩大矿床规模起到了很好的作用，使Ｘ荧光测量方法在金矿找矿方面取得了新的进展。

单元覆盖测试中基于区间运算的路径选择

单元覆盖测试的目标是达到尽可能高的覆盖率。为了提高单元自动覆盖测试的覆盖率,该文提出了一种面向目标覆盖元素的可达路径选择方法。该方法首先选定一段从函数入口到目标覆盖元素的半条路径,然后根据区间运算判定该路径的不可达性并改造不可达路径,进而得到一条包含目标覆盖元素的可达路径。最后结合测试用例的生成对10个函数单元进行语句覆盖测试实验,单元平均覆盖率从46%提升到了70%,验证了该方法能有效地提高覆盖率。