针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

一、课程简介 邓小平理论是当代中国的马克思主义,“三 个代表”重要思想是马克思主义在中国发展的 最新成果。 它们都是马克思主义与当代中国实际和时代 特征相结合的产物,是党和人民实践经验、集 体智慧的结晶。 我们正是依靠这一理论的指导,在改革开放 和建设中国特色社会主义的伟大实践中,取得 了举世瞩目的伟大成就

采用标准固相反应法制备了Sr14(Cu1-xZnx)24O41（x=0,0.01,0.02,0.03）系列多晶样品.X射线衍射谱表明所有样品均呈单相,且样品晶格常数大小随Zn掺杂量x的变化存在微弱波动.X射线光电子能谱表明Sr14Cu24O41中Cu离子以+2价形式存在,Zn掺杂对体系中Cu离子化合价不造成影响.磁化率测量结果表明在10-300 K温度范围内Zn掺杂使体系磁化率降低,拟合结果表明随着Zn掺杂量x的增大,居里-外斯项对体系磁化率贡献逐渐减弱,二聚体耦合能JD逐渐降低,每个分子中CuO2自旋链内二聚体个数ND与自由Cu2+离子自旋数NF均逐渐减少,进一步分析显示替换二聚体内Cu2+离子的Zn2+离子数少于替换自由Cu2+离子的Zn2+离子数.电阻率测量结果表明Sr14Cu24O41体系具有半导体特性,并且Zn掺杂会使体系电阻率降低,降低程度随掺杂量x增大而增大,但并未使体系发生金属-绝缘体转变.认为电阻率降低可能是由于Zn2+离子掺杂使体系内CuO2自旋链中二聚体发生退耦,破坏了电荷有序超结构,从而使更多的空穴释放出来并转移到导电性好的Cu2O3自旋梯子中所致

怎样研究秦汉史 秦汉史包括了秦、西汉和东汉的历史,时间共有四百多 年(公元前22公元189年)①。这段历史在我国古代史上 是一个很重要的阶段。可是近年来,有不少青年同志不愿研 究这段历史。主要原因有三个:一是秦汉史的有关文献的文 字太深,阅读不易;二是有关秦汉史的史料太少,深入困难 三是秦汉史“人人通”,难成专家

几个基本概念 1.系统:作为研究对象的那一部分物质; 2.环境: 系统之外,与系统密切联系的其它物质

通过对316L不锈钢的不同变形量的压缩试验,对其冷变形特性进行了研究.利用修正的Ludwik模型对流变应力数据进行非线性拟合,获得了316L不锈钢的真应力应变模型和加工硬化模型.试验结果表明:修正的Luiwik模型能较好的反映316L不锈钢真应力与应变关系;根据流变应力的变化规律,316L不锈钢冷变形流变应力可分为三个阶段,分别为真应变小于0.02的强加工硬化阶段,真应变在0.02与0.29之间的稳加工硬化阶段,以及真应变大于0.29的弱加工硬化阶段.电子显微技术研究表明316L不锈钢三个不同的变形阶段,其加工硬化机制、微观组织特征有所不同

4.1向量及其运算 1.向量:n个数a1,a2,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,an), 称为n维行向量 a称为向量a的第i个分量 a;∈R称a为实向量(下面主要讨论实向量) a∈C称a为复向量

采用乙炔真空渗碳工艺对未服役的Cr35Ni45Nb乙烯裂解炉管进行了加速渗碳处理，并采用X射线衍射、扫描电镜、定量电子探针等手段对渗碳前后炉管内壁的渗碳行为及相演化机理进行了系统分析.结果表明：炉管高温渗碳过程的主要控制因素由初期的扩散控制逐渐变为扩散-表面反应综合控制；渗碳过程属多元多相反应扩散范畴，炉管内侧横截面随渗碳深度的不同依次出现了表面碳化物层、亚表层贫碳化物区、片层状碳化物层、规则几何碳化物区、扩散区、弱影响区等六个区域，这六个区域共同组成了M7C3、M7C3-M23C6混合区和M23C6的三级垂直层状分布.贫碳化物区的形成原因是表面碳化物层的形成造成亚表层贫Cr；片层状碳化物的形成源于碳在高镍铬合金中的低渗透性以及析出物进一步的阻碍效应

1范围 本标准规定了16个海洋沉积物测项和3个分析方法,并对样品采集、贮存、运输、预处理、测定结 果和计算等提出技术要求。 本标准适用于大洋、近海、河口、港湾的沉积物调查和监测,也适用于近海,港湾、河口疏浚物和倾倒 物的调查与监测

应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型