软岩硐室围岩注浆加固作用与浆液扩散规律

基于柴里矿水泵房锚注试验结果，分析了软岩硐室围岩中浆液的扩散规律，并采用ＦＬＡＣ３．３深入分析了注浆加固的机理，获得了一些对锚注加固设计具有指导意义的结论．

松散破碎围岩两步耦合注浆技术与浆液扩散规律

基于巷道围岩松散破碎、两帮充填不实、木支架临时支护等复杂条件,分析了斜岭煤矿+60水平运输大巷破坏机理及原因,提出“两步耦合注浆”新技术对该巷道进行加固,并研究了耦合注浆加固机理和浆液在围岩中的扩散规律。实践表明:两步耦合注浆技术是解决松散破碎围岩支护难题的有效途径,取得了良好的支护效果。

基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法

针对湍流退化图像随机性的问题,提出了一种基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法。首先介绍了随机点扩散函数的图像退化模型,并分析了点扩散函数随机性对图像复原造成的影响,建立了基于随机点扩散函数的多帧图像退化模型。在此基础上,建立了基于多帧退化图像的全变分复原模型,利用前向后向算子分裂法对模型进行求解,提高了算法的运算效率。然后,提出了一种新的自适应正则化参数选取方法,该方法利用全变分复原模型的目标函数计算正则化参数,当正则化参数收敛时,复原图像的峰值信噪比达到最大值,因此利用目标函数的相对差值作为自适应算法迭代终止的条件,可以获得最佳复原效果。最后通过实验分析,算法中退化图像的帧数应不大于10帧。实验结果表明:当取10帧退化图像时,AFBS算法运算时间与单帧的FBS算法相当,信噪比增益为1.4 d B。本文算法对图像噪声有明显的抑制作用,对湍流退化图像可以获得较好的复原效果。

神经网络图象复原方法的研究进展

对退化图象的复原问题 ,特别是对盲图象的复原问题 ,由于其有广泛的应用前景 ,因此引起了众多学者的研究兴趣 .神经网络因其固有的优点 ,一直备受各领域研究者的重视 .其在图象复原领域的应用也越来越受到广泛的关注 ,而且其发展正在从对“半盲图象”的复原逐步向对“盲图象”复原过渡 .为了使人们对图象复原方法有一系统的了解 ,以便对从事该项研究的人员有所借鉴 ,首先简要介绍了图象复原的背景知识 ,因为只有了解这些基本的概念、理论和方法 ,同时了解了当前图象复原的其他方法的现状后 ,才能很好地理解神经网络图象复原的长处和不足 ,才能把握图象复原的全貌 ;然后 ,对神经网络图象复原的数学模型和方法进行了简短的叙述 ;最后 ,专注于神经网络图象复原 ,重点地对这一领域的背景、现有算法、研究进展和现状进行了综述 。

图像恢复的一种快速迭代正则化方法

本文研究了将图像恢复问题转化为大型的线性不适定问题的求解.利用由Landweber迭代正则化方法改进所得到的快速收敛的迭代正则化方法,处理具有可分离点扩散函数的图像恢复问题.图像恢复实验表明该方法可大大提高收敛速度,且在计算中只需要较少的存储量.

稀疏正则化方法的超声信号反卷积

提出了一种在稀疏分解框架下的超声信号反卷积模型,改善了超声成像的质量。该模型包含两个正则项,分别约束信号的光滑性和字典表示的稀疏性,并应用高阶统计量和MA模型估计系统的点扩散函数。模型直接求解很困难,采用分裂Bregman方法交替迭代求解;并对反卷积的信号进行动态滤波、包络检波、二次抽样、动态压缩、灰阶映射等处理,得到超声灰度图像。实验结果表明,该反卷积方法成像比直接成像的分辨率高,图像的对比度得到增强,斑点噪声明显减少。

非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原

受噪声和图像边缘结构信息的影响,传统的图像盲复原方法易出现"振铃"、"拖尾"、"阶梯"等现象。为解决上述问题,本文利用图像的后验信息、点扩散函数(PSF)的稀疏性以及l1,l2两类范数在约束中的不同作用,提出了一种更一般的非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原模型。针对提出模型的非凸优化问题,在数值求解过程中对模型的范数结构进行改进,引入Split-Bregman权值迭代方法,提高了计算精度。对人工模拟退化图像和真实图像进行了实验测试。结果表明,提出的方法能够对多种退化类型的图像进行有效复原,复原后的图像边缘保持良好,细节和纹理的处理都优于最近文献提出的模型。客观评价结果显示,相比最近文献的模型,提出模型的峰值信噪比最大可以提高2.08dB,信息熵值最大可以提高1.14个单位。

初中数学“情境—问题”教学的校本化研究——“用同边长的正多边形拼地板”教学案例

＂用正多边形拼地板＂的教学,重点探究用同边长的正多边形围绕一点能够密铺的若干种情况,突出通过情境提出问题到解决问题,从＂形＂的探索到＂量＂的深化,从感性的认识到理性的认识,以不同层次的问题来驱动教学,直至学生带着更深层次的问题走出教室,课后继续思考.使学生逐步认识研究问题的一般方法,培养学生发现问题、提出问题和解决问题的能力.

基于TVGA正则化的室内运动模糊图像恢复

针对室内环境下相机曝光时间长,被摄目标相对相机运动会产生图像模糊的问题,以室内服务移动机器人为研究背景,提出了一种基于Topkis-Veinott梯度法(TVGA)正则化运动的模糊图像恢复方法。此算法首先采用方向导数法估计出运动模糊方向,同时将图像运动模糊方向旋转至水平轴;然后采用自相关函数平均法确定运动模糊长度,并算出运动模糊点扩展函数(PSF);最后采用改进的TVGA最优化正则参数,进而恢复原始图像。与经典的Wiener法和两种正则化恢复方法进行的比较结果表明,用TVGA法正则化恢复的图像效果较好,不仅较接近原始图像,且易于实现。

海南淮山根结线虫病发生传播规律及防控措施研究

淮山作为海南省主要经济作物之一,受到土壤根结线虫的危害日趋严重,明确淮山根结线虫发生分布规律及传播途径对防治线虫病具有重要意义。本研究对海南海口、澄迈、临高根结线虫土层垂直分布规律进行了研究,结果表明,淮山根结线虫二龄幼虫主要分布于30～40cm土层深度,其次为20～30cm土层;带病土壤、田间病残体和带病种薯都具有传播根结线虫的能力。不同措施对淮山根结线虫的防控研究表明,75%噻唑膦EC 250mL/亩、0.3%苦参碱水剂浸种12h和5%阿维菌素微囊悬浮剂450g/亩3个处理无论对淮山根结线虫二龄幼虫还是对根结的控制均表现了良好的防控效果。

正则化数字图象盲恢复的一种新方法

这种新的数字图象盲恢复的方法,是以解决病态数学问题的正则化技术为基础的,通过构造适当的正则项,将未知清晰图象和未知点扩散函数结合到一个代价泛函中,然后采用数学优化方法对代价泛函进行最小化,以达到同时获取未知清晰图象和辨识未知点扩散函数的目的.此算法可以直接对二维图象进行操作,而不必进行通常的图象矩阵到向量的相互转换,这种方法可以用于一般图象、遥感图象和数字化照片的盲恢复.

陕西烟草主要蚜传病毒病发生及预测预报研究

研究结果表明 ,陕西烟田烟草蚜传病毒病的初侵染源主要来自当地的冬油菜田 ,冬油菜带毒量占总越冬毒量的 87.3 6%。烟草蚜传病毒病的主要类群有烟草黄瓜花叶病毒 ( CMV)、烟草蚀纹病毒 ( TEV)、马铃薯 Y病毒 ( PVY)。迁入陕西烟草的有翅桃蚜和棉蚜为 CMV、TEV、PVY三者的共同介体 ,萝卜蚜是 CMV及PVY的介体。迁入烟田的有翅蚜有 2个迁飞高峰 ,呈双峰曲线 ,第 1高峰期出现在 5月中旬至 5月底 6月初 ,此次迁飞高峰期的有翅桃蚜量与大田发病率呈显著正相关 ;第 2高峰期在 6月上旬末至 6月中旬 ,此次迁飞的有翅蚜量与田间发病率关系不大。大田烟草蚜传病毒病发生有一个急剧上升期 ,大约在有翅蚜迁入烟田第1高峰期后 1 0 d左右 ,以后发病率平缓上升。以陕西长武 1 984～ 1 998年的烟草病情资料、相关资料及当地气象资料 ,建立了烟草蚜传病毒病病情指数预测预报模型 ,回归测验结果表明历史符合率达 96.0

展形的Klein表示

本文给出ＰＧ（３．ｑ）（ｑ≥＝５是奇数）的半二阶曲面和正则展形在ＰＧ（５．ｑ）中的表示集的构图性质．证明了１、ＰＧ（３．ｑ）中的ｑ＋１条线构成半二阶曲面的充要条件是它在ＰＧ（５．ｑ）中的表示集是一二阶曲线。２、ＰＧ（３．ｑ）中的ｑ２＋１条线的构成正则展形的充要条件是它在ＰＧ（５．ｑ）中的表示集是一椭圆型二阶曲面。

直流电阻率测深二维自适应正则化反演

直流电阻率测深二维反演中,正则化参数的选取影响反演结果分辨率及反演过程稳定性。利用主动约束平衡正则化因子,进行直流电阻率光滑约束最小二乘二维自适应反演,改善直流电阻率测深二维反演的分辨率与稳定性。在反演迭代过程中,正则化因子根据模型参数的空间展布函数进行自适应计算、正则化参数的自适应计算。模拟数据反演结果验证了该方法的有效性与可行性,反演结果能准确地反映地下模型的真实电性结构。

关于规范普通话水平测试工作的思考

规范普通话水平测试工作 ,必须健全制度 ,建设好管理人员和测试人员队伍 ,并做好普通话培训、考务管理。

TV正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法

RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题。围绕湍流退化图像复原问题对RL(Richardson-Lucy)算法及其改进方法进行研究:建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法。改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系。仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法。

d-型序列的三项式特性

讨论了d-型序列的三项式特性,利用d-型函数和有限域的性质,证明了d-型序列具有正则三项式对,李超、项攀攀所得的结果可以看作是一个特例。讨论了TN序列的三项式特性,并给出了一个具体的例子。

一维信号复原的几种迭代正则化方法比较研究

一维模糊含噪信号的复原是一类典型的不适定问题。经典的信号处理方法由于其自身局限性而制约了模糊含噪信号的复原效果。在分析模糊含噪信号特点的基础上,引入了3种不同的迭代正则化方法,并在不同噪声水平下比较了这3种正则化方法的信号复原效果。

对《从聚点角度出发刻画Lindelf空间》一文的补正

对结论“空间X为Lindelo¨f空间的充要条件为任给X的子集A,若|A|ω1,则A有完全聚点.”的必要性进行了更正.

交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像。该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法。观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解。模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像。实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果。