基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法.该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征.首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差.然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征.随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果.最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图.本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验.结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度.     

多重散射问题的改进算法以及双排非连续弹性屏障对水平向剪切波的隔离研究

与Aviles等学者的多重散射隔振理论相比较,采用更为完整的Fourier-Bessel函数系的级数展开表达式来研究弹性波入射下的多重散射问题。引入Graf加法定理,并结合位移和应力边界条件,推导了无限均匀弹性介质中任意分布的多个弹性圆柱体对于平面水平向剪切波(SH波)入射时散射系数的理论解析解。随后,取圆柱体分布于两条相互平行的直线上,则问题演变为双排弹性桩屏障对于弹性波的隔离问题。引入无量纲位移(屏障后土体总的位移与仅由入射平面水平向剪切波引起的位移的比值)和透射系数(屏障宽度范围内无量纲位移的几何平均值)的概念来研究屏障的隔振效果。重点讨论了双排桩间距h以及桩土的剪切模量比ξ对于屏障整体隔振效果的影响,阐述了双排桩屏障的隔振性状。特别地,当h=0时,该问题退化为常见的单排非连续屏障的隔振问题。     

斑节对虾4个地理群体遗传多样性的AFLP分析

为研究斑节对虾(Penaeus monodon)4个地理群体的遗传背景,作者应用AFLP分子标记技术对非洲(F)、中国三亚(S)、泰国(T)和印度尼西亚(Y)的斑节对虾群体进行遗传多样性分析。选取8对引物组合对斑节对虾4个群体共128个个体进行分析比较,共获得1 000个位点,其中多态性位点数为830个,各群体多态位点比率为47.8%~58.5%;群体Nei’s遗传多样性指数为0.0917~0.1271,Shannon’s信息指数为0.1484~0.2032。4个群体间的遗传距离,Y与F之间最大,为0.331,T与S之间最小,为0.217。4个群体UPGMA聚类时,S、T与Y聚为一支,F为单独一支;128个个体的UPGMA聚类结果表明,F群体除4个个体外其余个体聚为一大支,S、T、Y群体的部分个体互相混杂。AMOVA分析发现,35.92%的变异来自于群体间,64.08%的变异来自于群体内,群体间的遗传分化系数为0.3592,表明4个群体间的遗传分化程度很大。本研究为斑节对虾遗传育种提供了种质遗传背景资料,并为斑节对虾资源的开发与利用提供基础数据。     

双排弹性桩隔振屏障对平面SH波的多重散射

提出了一种新的求解任意排列、任意半径的弹性桩对平面SH波的多重散射的理论方法,以解决以往假设单重散射的计算方法中不考虑桩列作为整体屏障从而忽略桩间相互干涉关系的不足,并且可用于分析多排弹性桩对平面SH波的散射性状。在数值计算分析中讨论了散射重数,排间距,桩土剪切模量比,桩数等对双排弹性桩屏障隔离效果的影响,从而对实际工程中利用排桩进行振动污染的治理和屏障隔振设计提出了重要的理论依据。     

任意排列的空心管桩屏障对SH波的多重散射

提出1种可计算任意排列、任意圆截面尺寸的多排空心管桩对平面SH波多重散射的理论求解方法。考虑第1重散射即为通常所谓的单重散射,对特定管桩第2重散射的入射波为在各管桩所受的第1重散射波之和,亦即第1重散射所激发的次生波源,以此类推至第m重散射。假设每重散射在桩-土边界以及管桩内部均满足弹性边界条件,将入射波、散射波及透射波采用波函数展开,并运用Graf加法定理移轴获得待定的各重散（透）射复系数,得到总散射及管桩内部透射波场的理论解。算例中讨论了散射重数、桩径与桩（排）间距之比、桩-土剪切模量之比、管桩内外径之比以及多排管桩的几何参数等对屏障隔离效果的影响,结果表明,管桩可取得比实心桩更好的屏蔽效果,同时对管桩非连续屏障的工程设计提供了有价值的理论参考依据。     

基于压缩感知的加权MCA地震数据重构方法

地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作.压缩感知理论打破了香农采样定理的制约,利用信号在某个变换域的稀疏特性重构出完整的信号,在地震数据重构领域得到了很好的应用.深反射地震剖面大都布置在地质构造比较复杂的区段,复杂的地质构造使深反射地震剖面上的波阻特征复杂,采用单一稀疏变换不能最有效地表征数据的内部结构特征.MCA(形态成分分析)方法将信号分解为几种形态特征区别明显的分量来逼近数据的内部复杂结构,但是对各成分简单的叠加仍然无法有效地描述复杂构造数据的各种特征.结合两种方法的优点,本文提出了一种新的基于压缩感知的重构算法框架,在MCA方法的基础上对各稀疏字典进行加权,在迭代中不断更新各个稀疏字典的权值系数,对信号内部的各种特征进行最优描述,从而实现对信号的高质量重构.模型测试和实际资料处理结果表明:基于压缩感知的加权MCA方法不仅可以对地质构造复杂的地震数据进行高效的插值重建,而且可以很好的消除空间假频.     

基于增强DeepLabV3网络的高分辨率遥感影像分类

由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强DeepLabV3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积核并结合残差网络的思想进一步提取浅层网络的多尺度、多层次的特征信息;然后采用可学习的上采样方式,并将R-MCN提取的特征与高阶的语义信息相融合;最后通过提出的Mloss损失函数,获得遥感影像的地物分类结果。试验结果表明,相对于传统的卷积神经网络,本文方法能细化地物的边缘信息,改善分类效果,获得更高的影像分类精度。     

风化岩遇水软化的强度试验及力学特性研究

对深中通道沉管隧道段风化岩在天然和泡水两种状态下进行常规三轴不排水剪切试验,揭示了在不同条件下风化岩遇水后的强度变化规律。风化岩遇水后强度会有显著降低,表现出明显的遇水软化特性;在其他条件一定时,采用偏应力固结的试样剪切强度较等向固结时降低更为明显;随着围压、偏应力的增大,风化岩的应变软化现象逐渐减弱,峰值强度与残余强度逐渐趋同;将岩体在峰值强度前的弹性模量看作恒量,以内摩擦角和黏聚力达到残余值时的塑性内变量为变量,给出了黏聚力和内摩擦角与塑性内变量的拟合函数关系表达式,改进了考虑风化岩遇水后应变软化的本构模型;通过回归验证,模型的理论计算和试验结果具有一致性,说明该模型可描述风化岩遇水软化的变形特性。根据此模型得到了风化岩的软化模量,并提出了软化系数作为风化岩遇水后强度和刚度折减的参考,可为深中通道等类似工程设计与施工提供理论依据。     

斑节对虾形态性状对体质量影响的分析

经济性状是对虾遗传育种的重要指标, 形态参数对于经济性状的贡献率是选育参数的重要依据。为了研究斑节对虾(Penaeus monodon)表型性状间的相关性及影响体质量的因素组成, 随机选取1 339 尾6 月龄对虾, 对其形态性状(体长、头胸甲长、头胸甲高、头胸甲宽)和体质量性状5 个数量性状进行测量, 并应用相关分析、多元回归、通径分析、决定系数等方法讨论了形态性状对体质量性状的影响。结果表明, 所测各形态性状间的相关性均达到极显著水平(P<0.01); 其中体长(P=0.563)对体质量的直接影响较大, 是影响体质量的主要因素。决定系数分析结果与通径分析结果一致, 各表型性状对体质量的总决定系数Σd=0.925, 表明所选性状是影响体质量的主要性状。通过逐步回归分析方法,经偏回归系数显著性检验, 建立了体质量为因变量, 体长、头胸甲长、头胸甲高和头胸甲宽为自变量的多元回归回归方程:Y= –22.489 + 0.22X₁+ 0.191X₂+ 0.339X₃+ 0.296X₄, 为斑节对虾选育提供了理论依据。