以先后发生过两次土质滑坡的平朔公司东露天矿边坡为研究背景,针对目前高精度岩土层界面拟合时有效数据不足和人工评价误差较大的现状,充分利用岩土层界面的地质调查点数据,有效扩充钻孔数据范围,为高精度的岩土层界面拟合提供有效数据,并利用基于Closest Point算法的结构分析模型进行Kriging插值计算,实现Kriging算法与Closest Point算法的融合,完成对露天矿边坡各岩土层的三维拟合.现场选取测量点的比对结果表明,基于Kriging与Closest Point融合算法的界面拟合,与传统的人工经验评价方法相比,能大幅提高拟合精度,且简单易行

1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 14算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求

基本思路:对LTI系统,由于其具有叠加性,齐 次性,时不变性,故而,如能实现将任意信号在时域分解为 简单单元信号的线性组合,那么只要得到LTI系统对基本 信号的响应,就可以利用系统的线性特性,将系统的输 出响应表示成系统对基本信号的响应的线性组合

第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 14算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求

第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 1.4算法和算法分析 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求

基于计算数学理论与热弹性原理,针对环状截面梯度功能材料(FGM)提出了热应力分布公式.以沿坐标轴的最大热应力达到最小为目标,建立了轴对称FGM多目标优化模型.应用遗传算法实现了优化设计,获得了稳态温度场下环状截面FGM的最佳材料分布参数

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

对比研究了38UH、42SH和N50薄片状钕铁硼磁体晶界镝扩渗前后的组织结构与磁性能，发现经过镝扩渗处理后磁体的矫顽力提高了400 kA·m-1以上，而剩磁几乎不变，最大磁能积因为矫顽力和方形度的提高而提高。经组织结构分析认为，钕铁硼磁体晶界镝扩渗提高矫顽力主要是通过提高Nd2Fe14B晶粒外延层的各向异性和形核场实现的。根据Fick第一扩散定律，对磁体晶界镝扩渗进行了模拟计算，可近似得到定温热处理不同时间后渗镝深度及对应的镝的质量浓度及质量分数

第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 1.4算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求