多重分形局部奇异性分析方法及其在矿产资源信息提取中的应用的开题报告
多重分形局部奇异性分析方法及其在矿产资源信息
提取中的应用的开题报告
一、选题依据和研究意义
多重分形局部奇异性分析方法是一种基于分形理论的信号分析方法，在工程学、物理学、生物学以及金融学等领域得到广泛的应用。矿产资
源信息提取是矿产勘探领域的重要研究内容之一，如何准确有效地提取
并分析矿产资源的信息是当前研究领域的重要科学问题。而多重分形局
部奇异性分析方法的应用可以在一定程度上提高对矿产资源信息的准确
度和全面性，具有重要的研究意义和应用价值。本研究拟以多重分形局
部奇异性分析方法为主要研究手段，研究其在矿产资源信息提取中的应用，探究多重分形局部奇异性分析方法的优化与改进，以期提高矿产资
源信息提取的准确性和全面性。
二、研究内容和研究方法
1. 多重分形局部奇异性分析方法的理论研究：多重分形局部奇异性
分析方法是基于分形几何理论的一种信号分析方法，在本研究中需要对
其进行深入的理论研究和分析，探究其在矿产资源信息提取中的应用条
件和适用范围，为实验研究提供依据和支持。
2. 多重分形局部奇异性分析方法的改进与优化：本研究旨在针对多
重分形局部奇异性分析方法在矿产资源信息提取中可能出现的问题和不
足进行改进和优化，包括参数优化、算法改进等，以期提高其准确度和
全面性。
3. 多重分形局部奇异性分析方法在矿产资源信息提取中的应用研究：以某一矿区的地质数据为实验数据，运用改进后的多重分形局部奇异性
分析方法进行分析，提取矿产资源信息，同时与传统分析方法进行对比
分析，评估其实验效果和应用价值。
4. 研究成果分析和评价：将研究过程中所得实验数据进行统计和分析，对多重分形局部奇异性分析方法在矿产资源信息提取中的应用效果
进行评价和分析，将研究成果反馈于实际矿产勘探领域，为实际生产提
供参考和指导。
三、预期研究成果
1. 对多重分形局部奇异性分析方法的理论进行深入研究，掌握其适
用条件和应用范围。
2. 对多重分形局部奇异性分析方法进行优化改进，提高其在矿产资
源信息提取中的准确性和全面性。
3. 运用改进后的多重分形局部奇异性分析方法对某一矿区的地质数
据进行分析，提取矿产资源信息，并与传统分析方法进行对比分析。
4. 对研究成果进行分析和评价，反馈于实际矿产勘探领域，为实际
生产提供参考和指导。
四、可行性和关键技术
1. 可行性分析：本研究具有较高的可行性，多重分形局部奇异性分
析方法是一种基于分形理论的信号分析方法，已经被广泛应用于多个领域；矿产资源信息提取是矿产勘探领域的重要研究内容，多重分形局部
奇异性分析方法在矿产资源信息提取中具有重要的应用价值，因此本研
究的可行性得到了保证。
2. 关键技术：本研究的关键技术包括多重分形局部奇异性分析方法
的理论研究、方法改进与优化、实验数据分析和结果评价等技术。其中，多重分形局部奇异性分析方法的参数优化和算法改进技术是研究中的重
点和难点，需要结合分形理论和矿产勘探领域的实际应用进行探讨和研究。
数学地质,创新地质找矿思路
数学地质，创新地质找矿思路 ——访中国科学院院士赵鹏大 数学地质是新中国成立以来迅速形成的一门边缘学科。它是地质学与数学及电子计算机相结合的产物，目的是从量的方面研究和解决地质科学问题。它的出现反映了地质学从定性的描述阶段向定量研究发展的新趋势，为地质学开辟了新的发展途径。 几十年来，中国学者应用这一新的科学理论，在矿产资源定量预测与评价、非线性地质学等领域取得了大量研究成果，并在矿产勘查、环境和地质灾害预报中得到广泛应用。日前，我国数学地质学科创始人、中国科学院院士赵鹏大向记者讲述了60年来我国的数学地质学科从无到有、从建立到发展的历程。 数学地质方法成功解决地质勘探中的实际问题，并得到快速发展 记者：您最早接触数学地质这个概念是什么时候？ 赵鹏大：我1954年在苏联莫斯科地质勘探学院攻读研究生，选择“矿产普查与勘探”作为专业方向，并以我国富有但在当时还属于新类型的网脉状钨锡矿床作为论文研究对象。在研究中我发现，要求有定量结果的矿产普查勘探工作缺乏定量的研究过程，大大降低了矿产普查勘探作为一门现代学科的科学性及作为实践性最强的应用学科和实际工作的可操作性。因此，我的研究生论文就把地质勘探工作和矿床地质研究定量化作为首取方向。从此，定量地学及后来的数学地质特别是定量勘查就成为我终生的研究方向。 记者：您还记得最初使用数学方法成功解决了哪些实际问题？
赵鹏大：1963年～1966年，我带领学生到云南个旧锡矿区进行教学实习和科研生产，首次提出利用数学模型模拟矿床勘探过程。 当时，我们集中力量帮助解决碰到的大量生产实际问题。1963年，我们针对卡房条状矿体平面呈“U”字、“Z”字、“T”字形等多种形态，层间滑动与构造断裂交错控矿，矿体宽度小、延伸大等特殊情况，着力解决矿体的连接、追索、圈定等实际问题，从中提炼出适合复杂形态矿体的数学模拟理论和方法，并提出应用数理统计研究矿床合理勘探手段及工程间距的途径和方法。1964年，在老厂矿区进行研究时，提出了细脉带型矿体的定量研究方法。1965年，在松树角矿区着重研究了接触带型锡铜矿床的勘探、评价方法和手段。实践证明，我们将概率模型应用于个旧锡矿复杂矿体勘探过程的模拟，为选择合理勘探手段、提高钻孔见矿率提供了科学依据，取得了良好的经济效益和社会效益。 记者：后来的运用情况如何？ 赵鹏大：自1975年起，我们先后在江苏、安徽、湖北、内蒙古、云南、新疆等省区的一些矿区或成矿远景区开展了不同比例尺成矿定量预测工作。 1989年，我们承担了新疆305科技攻关课题。1990年夏天，我带队深入罗布泊地区进行实地考察。课题组运用地质异常理论和矿床统计预测方法，在新疆北山地区发现两条铜镍硫化物远景成矿带，在东准噶尔地区发现一条金矿带，其中清河金矿已开始小规模堆浸开采。 直至现在，成矿区划、矿产资源总量预测已成为我国地质勘查工作中必不可少的组成部分。 记者：该领域如何发展成一门学科的？
分形理论在无机材料中的应用
分形理论在材料中的应用 1 分形理论简介 Fractal 一词,源于拉丁文Fractus。原译为“不规则的”或“破碎的”,但通常把它译为“分形”。近年来,分形一直是国内外有关学者们的研究热点,它的应用性研究逐渐被渗透至物理、数学、化学、生物、医药、地震、冶金,甚至哲学、音乐与绘画等各个领域。 1. 1 分形理论的提出 众所周知,普通的几何对象具有整数维数。例如:点为零维,线为一维,面为二维,立方体为三维。然而,自然界中真实的线、面并不总是光滑的,许多物体的形状也是极不规则的,例如连绵起伏的山脉轮廓线、曲折蜿蜒的江河川流、变幻无常的浮云,以及令人眼花缭乱的繁星等等。同样,这种现象在材料科学中也很普遍,如:高分子的凝聚体结构、材料固体裂纹、电化学沉积等等,这些都是难于用欧氏几何学加以描述的。对于诸如具有此类几何结构的体系,如何进行定量表征呢? 随着人类对客观世界认识的逐步深入,以及科学技术的不断进步,象传统数学那样把不规则的物体形状加以规则化,然后进行处理的做法已不能再令人满意了。于是,在七十年代中期,分数维几何学应运而生[1 ] 。 整数与分数维集合的几何测度理论,早在本世纪初已由纯数学家们发展起来。但谈到分数维几何学的创始人,则首先当推法国数学家曼德尔布罗,他在总结了自然界中的非规整几何图形后[2 ] ,于1975 年第一次提出分形这个概念。此后,分形在不同学科领域中被广泛地应用起来; 直至1982 年德尔布罗出版了他的专著《The Fractal Geomet ry of Nature》则表明分形理论已初步形成[3 ] 。 1. 2 自相似性 分形结构的本质特征是自相似性或自仿射性。自相似性是指:把考察的对象的一部分沿各个方向以相同比例放大后,其形态与整体相同或相似。简单地说,就是局部是整体成比例缩小的性质。形象地说,就是当用不同倍数的照相机拍摄研究对象时,无论放大倍数如何改变,看到的照片都是相似的(统计意义) ,而从相片上也无法断定所用相机的倍数,故又称标度不变性或全息性。自仿射性则是指:把考察的对象的一部分沿各个方向以不同比例放大后,其形态与整体相同或相似。而具有自相似性或自仿射性结构的体系就是分形体[4 ,5 ] 。 例如: Sierpinski三角形是一个比较经典的例子, 取三边的中点并相互连接---产生四个全等的小三角形。（如下图）事实上,自然界中的许多复杂现象和复杂图形背后,时常隐藏着一种无标度性,即从不同的尺度范围来看,局部与整体是自相似的。这种体系到处可见,大到天体星系、变换不定的云彩,小到材料的裂纹、构件的断裂面、空气中的灰尘微粒,以及凝聚态物质的微观凝聚体等等,都具有尺度不同的多层次的形状和结构。当你放大或缩小观察和测量的尺度时,形状和结构几乎不变。可见,分形理论应用性研究的领域十分广阔,具有巨大的潜力。 1. 3 分形体的数学构造 分形体是个其维数介于点、线、面之间的客体,具有分形特征的物体的维数往往是分数。分形体不具 有晶体几何的旋转对称和平移对称性,但具有其特有的标度对称、伸缩 对称与自相似性。分形体之间的差别在于标度的不同,而形状在不同尺 度上是相同的[6 ] 。 分形体的数学构造通常可分为以下四类: (1) Cantor 棒分形; (2) Sierpinski 四面体分形;(3) 随机分形如:渗流集团[7 ,8 ] ; (4) 多重 分形。其中,多重分形[9 ]是定义在分形上的由多个标度指数的奇异测 度所组成的无限集合,是为处理复杂而非均匀系统与过程而由Halsey 等人发展起来的。这是因为简单分形不能完整而生动地刻画大自然的 复杂性与多样性,它仅是一种近似的手段;用一个参数不足以描述它, 需要引入一系列参数用以更详细地描述复杂分形及其生长过程的特 点。 1. 4 欧氏空间与非欧氏空间
关于土壤空间变异性的几种研究方法
关于土壤空间变异性的研究进展 （一）研究这个问题的第一步是要了解土壤空间变异性是什么？ 土壤受自然因素和人为因素的共同影响，即使在同一农田的不同位置，试验表明的土壤特性（比如说水力特性，物理特性等）也会具有明显的差异，这种属性就是土壤特性的空间变异性。其中土壤水力特性是用来表征土壤水分入渗的参数，它可以刻画土壤水分的入渗情况。土壤特性的变异性普遍存在，是土壤本身存在的一种自然特性，但是变异情况比较复杂。 （二）为什么要研究土壤的空间变异性 1.通过阅读文献可发现一方面土壤的空间变异性对土壤水分入渗特性的影响会给农业灌溉，水文学等研究应用带来不便。 2.另一方面水土流失，土地退化以及土壤物理化学性质的恶化等都与土壤的空间变异性有关系，尤其是干旱半干旱地区地质条件恶劣且资源性缺水严重，进行土壤质地空间变异性研究能为防治土壤侵蚀提供借鉴等。 （三）下面是几种我从自己找的论文中总结出来的几种常用的分析方法 1. 第一种是经典统计学方法 变异系数Cv的大小反映了随机变量的离散程度，它表示研究随机变量空间变异性的强弱。其中变异系数的计算公式为： Cv = σ/μ 式中：Ｃｖ为变异系数；σ为标准差；μ为均值。Ｃｖ＜０．１表示研究变量具有弱变异；０．１＜Ｃｖ＜１表示研究变量具有中等变异；Ｃｖ≥１表示研究变量具有强变异。 2. 第二种是Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析 相关性分析是考察２个变量之间线性关系的一种统计分析方法： ｙ ｙ 式中：ｘ ｉ，ｙ ｉ 为２个变量的值;x、ｙ为２个变量的平均值；ｒ为相关系数。 ０＜ｒ＜１，表示２变量间为正相关；－１＜ｒ＜０，表示２变量为负相关；∣ｒ∣越大，２变量的相关程度越密切，ｒ＝０，２变量完全无关。 3. 第三种是地统计学法。 半方差函数是地统计分析所特有的基本工具.通过分析研究变量的半方差函数的参数，可以确定研究变量的空间相关范围和空间相关程度等空间变异信息。 公式如下：
固体矿产资源评价中的若干问题研究
固体矿产资源评价中的若干问题研究 [摘要] 随着社会经济发展日益加快，矿产资源的需求越来越紧迫，固体矿产资源评价对矿产资源转化成为需求起着至关重要的作用。本文从固体矿产资源评价概念、任务、意义、发展阶段、理论与方法方面，来研究固体矿产资源评价。 [关键字] 固体矿产资源评价研究 1 固体矿产资源评价概念与任务 固体矿产资源评价是指利用地质工作中所获取的相关数据与资料，应用地质理论和科学的方法，在总结成矿地质条件和成矿规律的基础上，将其转化为矿产资源信息，从而对地壳的某一部分或某一单元内矿产资源的潜力、利用的可能性及其经济价值做出合理的评估。其任务就是尽可能多地搜集评价区内的信息（地、物、化、遥信息），在现代地质成矿理论的指导下，提取成矿信息，并对各种成矿信息进行综合分析，以确定成矿有利地区，估算其资源量和经济价值。 2 固体矿产资源评价的意义 固体矿产资源评价涉及多门地质学分支学科，属于综合性和实用性很强的交叉学科，矿产资源评价的成果既是编制经济发展中长期规划和部署地质工作的科学依据之一，又是对固体矿产资源的科学管理，对扩大寻矿效果，进一步提高矿产勘查工作的经济效益具有重要的现实意义。 3 固体矿产资源评价发展阶段 （1）矿产资源评价的探索阶段。在50-60年代，以阿莱斯提出单元中矿床数服从泊松分布的矿产资源定量评价模型作为起点，进行各种形式的区域性成矿规律和成矿预测研究。其实质是在确立典型区域成矿条件下，使用经验地质类比法，把找矿目标从已知区推向未知区。 （2）矿产资源评价的实用推广阶段。在70-80年代初，进行成矿预测理论和方法全面总结。1976年在挪威的洛恩举行的国际地质对比计划98项专题提出了六种资源预测的标准方法，有区域价值法、丰度估计法、体积估计法、矿床模拟法、德尔菲估计法和综合方法。美国斯坦福大学国际研究所人工智能中心建立的勘探者（PROSPECTOR）专家系统为代表，它是世界上最早的成矿预测专家系统。而我国起步较晚，以赵大鹏院士领导的研究集体建立的中大比例尺矿床统计预测专家系统（MILASP），王世称教授领导的研究集体跟踪国家”863”计划完成的综合信息成矿系列预测专家系统为代表。这一阶段，矿产资源评价进行地质经验类比的定性评价与数学统计的定量评价开始汇集为统一的系统，开创了矿产资源评价的新篇章。 （3）矿产资源评价的信息化阶段。在80年以后，随着科学技术的进步，世
基于小波和分形的天然地震事件识别研究的开题报告
基于小波和分形的天然地震事件识别研究的开题报 告 一、研究背景和意义 地震是一种常见的自然灾害，具有破坏力强、规模大等特点，对人类社会的安全和稳定造成了严重的威胁。因此，对地震事件的识别和预测是地震研究的重要方向之一。传统的地震事件识别方法主要采用人工审查和专家判断的方式，存在着效率低、精度不高等问题。近年来，基于信号处理和机器学习的技术在地震事件识别研究中得到了广泛应用，尤其是基于小波和分形的方法在地震信号特征提取和分类识别方面具有很好的优势。 二、研究目的和内容 本研究旨在基于小波和分形的方法，探索一种新的天然地震事件识别方法，具体包括以下内容： 1. 分析天然地震信号的特征，探讨小波和分形在地震信号特征提取方面的应用。 2. 基于小波分析，对地震信号进行分解和重构，提取信号的局部特征。 3. 基于分形几何的理论，研究地震信号的自相似性和自同性，提取信号的全局特征。 4. 针对不同类型的地震事件，选取合适的特征和分类器对其进行分类识别。 5. 设计实验验证，对比本研究方法与传统方法的效果，验证研究方法的有效性和优越性。 三、研究方法和技术路线
本研究将采用如下方法和技术路线： 1. 收集地震信号数据，建立地震信号数据库，包括不同类型、不同 区域的地震信号数据。 2. 采用小波分析方法，对地震信号进行分解和重构，提取其局部特征，设计合适的小波基函数和分解层数。 3. 采用分形几何方法，研究地震信号的自相似性和自同性，提取其 全局特征，选取合适的分形参数和计算方法。 4. 选取适当的特征向量和分类器，对不同类型的地震事件进行分类 识别，比较不同分类器的分类准确率和效率。 5. 设计实验验证，将本研究方法与传统方法进行对比分析，评估其 在地震事件识别上的性能和优势。 四、预期成果和意义 通过本研究的深入探索和实验验证，预期可以获得以下成果和意义： 1. 建立基于小波和分形的天然地震事件识别模型，提出有效的地震 信号特征提取和分类方法。 2. 对不同类型、不同区域的地震信号进行分类识别，并对研究方法 进行评估和验证，证明其在地震事件识别方面的优越性和性能。 3. 对地震事件预测和灾害防控提供一种新的思路和方法，为建立地 震预警系统和减灾防灾战略提供有力支持。
地球化学勘查新技术应用研究
地球化学勘查新技术应用研究 地球化学勘查是利用地球化学原理和方法，通过对地壳表面或一定范围内的化学物质分布、迁移、聚集等规律的调查，为解决地质、环境、资源等问题提供基础数据和科学依据。近年来，随着科技的进步和发展，地球化学勘查新技术不断涌现，为地质勘查工作的深入发展提供了强有力的支持。 地球化学勘查新技术的发展得益于计算机技术、光谱分析技术、遥感技术等领域的飞速发展。这些新技术的应用，使得地球化学勘查的精度和效率大大提高，为地质勘查带来了革命性的变化。 地球化学勘查新技术在多个领域具有广泛的应用。例如，在环境污染监测方面，地球化学勘查可以检测土壤、水体中的重金属、有机污染物等有害物质，为污染治理和环境恢复提供依据。在地质灾害预警方面，地球化学勘查可以通过分析地质构造、岩体性质等参数，预测滑坡、泥石流等自然灾害的发生，为灾害预防和应急救援提供科学支持。在资源开发利用方面，地球化学勘查可以确定矿产资源的分布、储量和品质，为矿产资源的合理开发和有效利用提供决策依据。 近年来，地球化学勘查新技术应用研究取得了长足的进展。在传统方法方面，光谱分析技术、同位素分析技术等得到了进一步的完善和提
高，为地球化学勘查提供了更为精准的工具。在新技术方面，大数据分析、人工智能等技术的引入，使得地球化学勘查更加智能化、高效化。然而，仍存在一些问题和难点，如数据挖掘深度不够、智能化程度不高等，需要进一步加以解决。 展望未来，地球化学勘查新技术应用研究具有广阔的发展前景。随着科技的不断发展，新方法、新技术将会不断涌现，为地球化学勘查带来更多的可能性。地球化学勘查将更加注重与其他学科的交叉融合，如计算机科学、物理学、生物学等，以推动勘查技术的不断创新。地球化学勘查将更加环境保护和可持续发展，通过勘查技术的发展，为解决资源短缺、环境问题等提供更好的支持和解决方案。 地球化学勘查新技术应用研究在地质勘查工作中具有重要的作用和 价值。新技术的不断涌现和发展将为地球化学勘查带来更多的机遇和挑战。我们应该新技术的发展动态，加强新技术在各领域的应用研究，以提高地质勘查工作的精度和效率，为解决资源、环境等问题提供更好的支持和解决方案。我们也应该加强学科交叉融合，推动地球化学勘查新技术的不断创新和发展，为地质勘查工作的发展做出更大的贡献。 矿产勘查地球化学是一门涉及寻找和评估矿产资源的学科。它利用地
改进的多重分形图像奇异性分析算法
改进的多重分形图像奇异性分析算法 王刚;肖亮;贺安之 【摘要】为了准确地研究图像奇异性以及各部分的属性及特征,采用一种基于亚像素边缘测度的多重分形算法,该算法根据方形孔径采样定理计算亚像素位置的梯度面密度函数值和图像任意子集(半径可以达到亚像素精度)的边缘测度,进而利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合.并利用含有不同信息含量的分形集合重建原图像算法,实现了图像从纹理到边缘各层面内容的精确划分.对该算法进行了理论分析和实验验证,得到3×3亚像素方法提取的边缘信息重构原图像,其峰值信噪比达到14.76dB.结果表明,重建图像峰值信噪比主要依赖于所提取的边缘信息质量以及重构系数比,提取的各层面信息与人类的视觉系统所捕获的重要信息相吻合. 【期刊名称】《激光技术》 【年(卷),期】2007(031)006 【总页数】4页(P642-645) 【关键词】图像系统;多重分形;奇异性;亚像素;边缘测度 【作者】王刚;肖亮;贺安之 【作者单位】南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094;鲁东大学,物理与电子工程学院,烟台,264025;南京理工大学,计算机科学与技术学院,南京,210094;南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094 【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41 引言 图像奇异性分析包含图像分割、特征提取以及模式识别等内容[1]，旨在奇异性分 析的经典图像处理算法已广泛应用于医学、工业自动化及旅游文化等领域，它有助于人们了解自然界中的复杂事物和探索人类的视觉系统。但是，对于复杂的、紊乱的、不规则的流变特性[2]的图像很难用经典方法分析和处理。由于自然界中大量 景物的图像表现形式均符合流体变化性质，作者拟采用多重分形理论并结合具体图像的物理和统计特性进行图像奇异性分析[3]。通过这种方法，图像可按照不同的 分形集合被分解为从尖锐边缘到平滑纹理的各个层面。自上世纪90年代初至今，许多基于多重分形理论的研究工作被报道[4～6]。2000年 DECOSTER提出了基 于小波模极大值的多重分形图像分形算法。但是没有提出从最锐利边缘到不同纹理层面重建原图像的算法，因此，对应不同层面的视觉重要性及相关性无法分析。1998年至2002年，TURIEL等人发表了一系列的文章[7,8]。通过定义图像中像 素点局部邻域内图像对比度的梯度积分作为测度μ，然后提出基于速降函数投影的图像多重分形分解方法。作者在TURIEL等人的工作基础上，提出一种新的基于亚像素边缘测度的多重分形算法(sub-pixel edge-measure multifractal algorithm,SEMA)。实验显示，此方法在图像奇异性分析中具有较高的品质因数 和峰值信噪比。 1 多重分形理论框架 多重分形理论最初起源于对紊乱流体运动状态的研究，是一种揭示在复杂系统中不同尺度下事物的发展变化规律的工具。在图像空域中，定义灰度图像记为 E(x)∈R2，x表示图像指定像素的坐标向量，R2为图像的定义域。参考文献[7]中 定义正边缘测度μ的密度为dμ(x)=|E|(x)d(x)。|E|(x)表示给定图像的空间梯度的模，
基于小波和分形理论的旋转机械故障诊断应用研究的开题报告
基于小波和分形理论的旋转机械故障诊断应用研究 的开题报告 一、研究背景及意义 在现代制造业中，旋转机械广泛应用于生产和加工过程中，如汽车工业、航空航天、石油化工等领域。然而，随着设备使用时间的增加和设备本身固有缺陷的存在，机械故障现象会逐渐显现出来，并给生产线的连续性和稳定性带来不利影响，甚至可能带来人身安全隐患。因此，对机械故障的早期诊断和预测具有重要意义，可以避免机械故障对生产过程的严重影响，提 高生产效率和经济效益。 目前，传统的机械故障诊断方法主要基于振动信号的分析，但这种方法存在着诸多局限性，如难以处理非线性、非稳态和多组分信号以及缺乏有效的数据处理工具等。因此，近年来出现了一些新型的信号处理方法，如小波变换和分形理论，这些方法已经被广泛应用于机械故障诊断领域中，并取得了较好的效果。 二、研究内容及方法 本研究旨在基于小波和分形理论，结合机械故障诊断的实际要求，研究机械故障诊断的应用方法和技术，实现对旋转机械故障的快速准确诊断。具体研究内容如下： 1.对小波变换和分形理论进行深入分析，研究其在旋转机械故障诊断中的应用。 2.收集旋转机械实验数据进行分析，使用小波变换和分形理论对数据进行处理，研究各种故障信号的特征和规律。 3.结合机械故障诊断实际需求，选择合适的特征参数和分类算法，实现旋转机械故障诊断的自动化和智能化。
4.对所得结果进行实验验证和对比分析，探讨不同处理方法和算法 的优缺点及适用范围。 研究方法主要包括以下几个方面：一是对小波变换和分形理论进行 理论研究，并深入了解其应用于机械故障诊断的方法和技巧；二是根据 实验方案，对不同种类的机械故障进行实验，采集数据并使用小波变换 和分形理论进行处理；三是使用机器学习算法进行旋转机械故障诊断， 将所得数据和分析结果运用于诊断实践；四是进行实验验证和对比分析，从多个角度评价所提出的方法和技术的优劣和适用范围。 三、研究预期成果 本研究预期取得以下成果： 1.对小波变换和分形理论在旋转机械故障诊断中的应用进行深入研究，并掌握其基本原理和相关技术。 2.对旋转机械故障的振动信号进行实验分析，提取出不同类别故障 信号的特征和规律。 3.较为全面地比较和分析各种算法和处理方法在机械故障诊断中的 表现，为选择合适的故障诊断方法提供参考。 4.成功地实现旋转机械故障诊断的自动化和智能化，提高设备运行 效率和经济效益。 四、研究计划进度 本研究计划周期为两年，具体进度安排如下： 第一年： 1.4月份：完成研究背景和意义的相关文献综述。 2.5月份：深入研究小波变换和分形理论，并在实验室内收集旋转机械故障数据。 3.6-7月份：对数据进行预处理和特征提取，初步探究各种故障信号的规律和特征。
多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用探讨
多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用探讨 【摘要】针对地质矿产调查的特点，介绍了多源数据融合技术的概念、基本方法，总结归纳了其在地质矿产调查中工作流程、实施步骤、注意事项，分析了多源数据融合技术在地质矿产调查中的应用意义。结合新疆黑山岭东南一带1：50000区域地质矿产调查项目，采用多源数据融合技术，在构造信息和矿化蚀变信息提取中，对遥感图像数据和地质、地球物理、地球化学数据进行了融合处理和叠合显示，取得了较好的地质效果。 【关键词】地质矿产调查；多源数据；数据融合 0.引言 遥感引言区域地质矿产调查是一项基础性、公益性、综合性极强的基础地学工作，也是地学领域地面数据获取的主要方法之一。全面系统地取全、取准野外第一手资料是进行地质矿产调查与填图工作的基础和首要任务。隐着地质矿产勘查技术的发展，信息的来源和种类越来越多。在信息的实际应用中，单一的信息源所提供的信息往往是片面的。数据融合技术用于多源数据的处理，它可以使不同地质手段的优势互补，有效消除数据中信息的不确定因素，提高检测结果的准确性。 1.多源数据融合 所谓数据融合，实质上就是运用一定手段和技术方法。将从研究对象获取的所有信息全部统一在时空体系内所进行的综合评价。换句话说，就是将从不同侧面，用不同手段得到的统一地质体的信息。皆视为统一地质体的不同表征。其目的是吸收各种数据源的优点，从中提取更加丰富的信息，也可以称之为“1+1=3”。在区域地质矿产调查过程中主要进行的是多源遥感数据的融合及多源遥感数据与非遥感数据的融合。在区域地质矿产调查中，应用多源数据融合技术的目的是通过融合后的图像进行综合解译分析，提取区域地质矿产调查所需要的地层、构造、岩浆岩、矿产等专题信息，指导区调工作的合理部署。多源数据融合技术在地质矿产调查中应用，整个过程通过人机交互操作、查询及决策反复调试加以实现。 1.1数据选择 在地质矿产调查中进行多源数据融合时，合理选择数据对象是进行多源数据融合的首要步骤，这直接关系到多源数据融合处理的效果和是否满足实际应用需求。因此。首先要根据具体用途及目的选择合适的适感数据及非遥感数据。遥感图像类型选择的依据为地面分辨率、光谱分辨率和时相分辨率，其中地面分辨率、光谱分辨率为图像优选的主要依据。当前，不论航天遥感数据还是航空遥感数据，黑白航空相片、彩色红外航空相片、红外多光谱等），均可作为区域地质矿产调查的基础信息源，同时结合实际需要收集研究区相关的地质、地球物理、地球化
基于分形理论的桂中盆地典型成矿元素地球化学异常提取
基于分形理论的桂中盆地典型成矿元素地球化学异常提取刘舒飞; 王佐满 【期刊名称】《《中国矿业》》 【年(卷),期】2019(028)0z2 【总页数】5页(P258-262) 【关键词】桂中盆地; 异常提取; 分形; 多重分形 【作者】刘舒飞; 王佐满 【作者单位】中国黄金集团有限公司北京100011 【正文语种】中文 【中图分类】P632 桂中盆地位于扬子板块和华夏板块相邻位置，区内成矿以锰、锡及铜矿床为主，且矿床类型多样，其中锰矿床主要为风化堆积锰矿床和沉积锰矿床，锡矿床则以丹池一带的锡多金属矿床和靠近大瑶山附近的锡钨及锡钽铌共生矿床为主。根据1∶20万水系沉积物化探数据，盆地内Mn、Sn元素的异常连续性较好，且存在明显的浓度梯度变化。但受区内矿床类型较多并分布广泛的影响，元素富集存在一定的奇异性和复杂性，部分区域成矿元素化探异常与矿床分布嵌合不明显，传统化探方法的异常提取存在一定的局限。 与成矿元素有关的区域地球化学数据普遍不符合正态分布，但具备分形和多重分形的特征，近年来不少学者利用分形的方法来研究元素分布、确定异常下限并提取各
类矿致异常或者弱隐异常、重叠异常，取得较好效果。常用的分形方法有含量-面 积模型(C-A)、能谱-面积模型(S-A)、多重分形谱及元素奇异性指数等[1-8]。笔者利用桂中盆地Mn、Sn元素地球化学数据，结合分形理论，研究了锰、锡元素分 布特征和富集规律，并探讨了不同类型矿床的成矿特征。 1 区域地质背景 桂中盆地西缘以南丹-昆仑关断裂带与右江盆地相邻，北侧以宜山-柳城弧形断裂带与扬子地台江南造山带西段隔开，东侧过渡为大瑶山隆起区。盆地内主要出露地层为泥盆系和石炭系，主要以泥盆系为主，石炭系仅在盆地中部和周缘出露。主要发育泥质灰岩、生物灰岩、白云质灰岩等碳酸岩及含泥质砂岩、粉砂岩等。 盆地内构造主要以平缓开阔的褶皱为主，断裂发育较少，仅在局部有小型逆掩断层。桂中盆地周缘岩浆岩分布较多，如昆仑关岩体、龙头山岩体、花山-姑婆山岩体等，这一系列岩体与盆地周缘的钨、锡、金、铜等矿床的产出有密切关系。 2 基于分形理论的元素异常提取 2.1 元素多重分形谱 本文元素多重分形谱的绘制采用矩方法，取0.5为一个步长间隔，最小值取-4，最大值取4，得出Mn、Sn元素的多重分形谱曲线f(α)(图1)。曲线上各拐点呈连续分布，符合多重分形特征，曲线较宽表明元素分布不均匀，元素含量值在空间上分布较为分散，元素高含量部分所占比例较大，是区内有利成矿元素。 图1 桂中盆地Mn、Sn元素多重分形谱Fig.1 Multifractal spectra of Mn and Sn elements in Guizhong basin 2.2 锰元素地球化学异常提取 在C-A模型中，盆地内Mn地球化学原始数据被分为4个线段，4个拐点分别代 表不同的背景值和不同的异常强度，将第Ⅲ段和Ⅳ段的拐点值2 504.03×10-6作 为Mn元素异常下限，从图2中可以看出，Mn高背景范围主要集中在盆地中部
浅析成矿的预测方法及科学找矿
浅析成矿的预测方法及科学找矿 [摘要]随着社会发展对矿产资源需求的提高，对于有限的矿产资源开发难度也再不断增加，而成矿预测方法的发展也得到了质的发展。这对于矿产资源开发时非常有利的。 [关键词]成矿预测方法科学找矿 0前言 在本文中，笔者就成矿预测以及找矿做出了综合陈述，并对目前已有的成矿预测方法进行了介绍。并对其中几个比较典型成矿预测方法在找矿中的应用进行了分析与研究。 1成矿预测、找矿概述 作为目前世界上最大的发展中国家，我国在发展国民经济的现阶段对于矿产资源需求是极高。所以矿产资源也就理所当然成为了影响我国国民经济发展的关键因素之一。目前矿产市场的趋势是对不可再生矿产资源是供不应求，当然随着矿产资源的不断开发，找矿、采矿难度也就相应增加了。这也就成为了我国矿产行业未来发展将要面临的一个直面严峻挑战。而成矿预测技术的出现在很大一方面对这一困难进行了改善。主旨是以科学找矿为基础，在减低勘察风险的前提下，提高勘探效益。成矿预测主要是已基本理论为基础，根据具体的成矿地质理论、成矿地质环境、成矿条件、控矿因素和找矿标志对未开发的矿床进行判断与分析，最后提出相应的矿床开采方法，以实现对矿产资源的开发利用。在这一工作执行过程中，同样是通过系统的分析研究为基础，实事求是、理性的去完成每一步工作决策。成矿预测是实现地质理论转换为实际勘察成果的重要媒介。 2现有的成矿预测方法 经过了长久的成矿预测实践，在总结方式方法和经验理论的过程中产生了成矿预测理论。该理论的形成对于矿产行业的发展有着非常普遍的指导意义。再经过了近100年的发展，成矿预测已经逐渐形成了以规律和预测为主导的一门综合性经济地质学科。其主要包括：矿床结构模型理论、相似类比相似类比-地质异常致矿-地质条件组合控矿成矿预测理论、成矿系统理论、矿床成因模型预测理论、成矿系列理论、综合信息预测理论、隐伏矿预测的/资料-过程-准则-模型理论（美国）、系统勘察、局部预测、立体填图、目标预测、预测普查组合-理论（前苏联）、矿床统计预测理论、工业矿体定位预测的构造控矿理论和成矿动力学、成矿热力学理论。而目前已经逐渐成熟的成矿预测学科的发展，也产生了许多信心的预测理论方法，主要有理论预测法、非线性矿产资源预测法等。这些方法的出现可以说是迎合新时期矿产行业发展的需求，它们也同样适用于金矿的预测，它们所遵循的主旨是深刻、统一、预测。其中预测能力是其运行的关键，因为最终对于成矿的预测都是取决于预测能力的。
基于分形的金相组织评级软件的开发的开题报告
基于分形的金相组织评级软件的开发的开题报告 一、选题背景 金相组织是金属材料的重要性能指标之一，对于金属材料的性能和应用具有重要影响。金相组织评级是评价金属材料金相组织质量的一种方法，是金属材料制造和应用中的重要环节。传统的金相组织评级方法主要是通过人工观察和比较，由于个体差异、主观性和繁琐性等问题，存在一定的局限性。 近年来，随着计算机技术和图像处理技术的发展，基于图像处理和机器学习的金相组织评级方法逐渐成为研究热点。而分形理论是一种新兴的数学理论，具有在图像处理、模式识别等领域中的应用潜力。分形理论可以将图像分解为多个自相似的部分，从而可以对图像进行特征提取和分类。 因此，本课题旨在研究基于分形的金相组织评级方法，并开发相应的软件，以提高金相组织评级的准确性和效率。 二、研究内容 本课题主要研究内容包括： 1. 分析金相组织评级的基本原理和方法，研究金相组织的特征提取和分类方法。 2. 研究分形理论在金相组织评级中的应用，探究分形维数和分形谱等参数对于金相组织评级的影响。 3. 基于Python编程语言，开发基于分形的金相组织评级软件，实现金相组织图像处理、特征提取、分类和评级等功能。 三、研究方法 本课题将采用以下研究方法： 1. 理论研究法：通过文献调研和理论分析，深入了解金相组织评级的基本原理和方法，以及分形理论在图像处理和模式识别中的应用。 2. 实验研究法：通过实验采集金相组织图像数据，运用分形理论进行特征提取和分类，比较不同参数对于金相组织评级结果的影响。 3. 软件开发法：基于Python编程语言和相关图像处理库，开发基于分形的金相组织评级软件，实现金相组织图像处理、特征提取、分类和评级等功能。 四、预期成果 本课题预期达到以下成果： 1. 掌握金相组织评级的基本原理和方法，了解分形理论在金相组织评级中的应用。 2. 建立基于分形的金相组织评级模型，实现金相组织图像处理、特征提取、分类和评级等功能。 3. 开发基于Python的金相组织评级软件，实现自动化金相组织评级，提高评级准确性和效率。 4. 发表学术论文并参加相关学术会议，促进本领域的研究和应用。 五、进度安排 本课题的进度安排如下： 1. 第1-2个月：文献调研和理论分析，建立金相组织评级模型。 2. 第3-4个月：实验数据采集和分析，比较不同参数对于评级结果的影响。 3. 第5-6个月：基于Python编程语言，开发基于分形的金相组织评级软件。
C-A多重分形在东天山钼地球化学异常信息分析中的应用
C-A多重分形在东天山钼地球化学异常信息分析中的应用 王中;胡海风;邹伟 【摘要】利用C-A(含量-频数)多重分形技术和传统的异常下限统计方法分别对东 天山地区钼地球化学数值的异常进行了试验分析.结果表明:利用C-A多重分形的非线性统计方法计算更为方便,确定的异常下限值更为合理;采用非线性统计方法确定 的异常下限与东天山地区已知矿点的吻合度较高,说明利用分形方法可以客观反映 区域地球化学异常特征;C-A多重分形方法计算方便,可为资源预测提供定量基础.【期刊名称】《地质学刊》 【年(卷),期】2014(038)002 【总页数】5页(P254-258) 【关键词】C-A多重分形;钼;地球化学;新疆东天山 【作者】王中;胡海风;邹伟 【作者单位】安徽省地质调查院,安徽合肥230001;安徽省地质调查院,安徽合肥230001;中国地质科学院矿产资源研究所,北京100037 【正文语种】中文 【中图分类】P618.65 由于地球化学测量数据往往是反映地表及地下多种地质体和地质过程的最终叠加结果(Xu et al，2001），作为研究地质体、地质过程以及矿产勘查的基本手段，地 球物理、地球化学场分解和异常的提取已经成为众多学者研究的重要内容(Cheng et al，2000）。地球化学背景与异常的确定是勘查地球化学研究的基本问题之一，
同时也成为勘查地球化学工作在用于矿产勘查时可以决定成败的一个十分关键的环节。地球化学异常，实际上就是相对于正常的偏离，核心是用什么方法去度量正常和异常，统计学上把在给定随机数的总体上布局叠加另一随机数正态子体作为异常。笔者采用C－A多重分形的方法对东天山Mo元素区域地球化学异常下限进行确定，并圈定出异常区域。 在自然界中，矿化作用同地球化学异常常相伴出现，元素的分布规律在很大程度上受到成矿地质作用的制约与影响，元素的富集程度也在一定程度上反映着矿化的富集程度，因而地质方法同地球化学方法之间具有十分密切的内在联系，地球化学信息也被视为一种直接找矿信息，矿床就是某些化学元素高度富集的地质体。在区域矿产资源预测评价中，地球化学异常对任何矿种来说都是一种比较直观的找矿标志，其异常本身的特征在很大程度上直接反映了矿产资源体的特征，是找矿预测中重要的预测因素。化探异常对了解和探测地质体具有突出的直接性和直观性。地球化学异常是多元信息成矿预测重要的预测评价参数，对其进行统计分析是非常必要的。区域成矿地球化学信息的提取，可以分为区域地球化学场和区域地球化学异常2 个方面进行(朱裕生等，1997a，1997b）。 2.1 原始数据 东天山地区目前共收集到1∶20万水系沉积物地球化学数据共20幅，分析元素共39种，数据点22 446个。数据为高斯投影，采样距离约2 km21个点。由于工 作区水系不发达，采样点分布较规则。 2.2 钼化探数据空间结构分析 为弥补经典统计学没有考虑各样品的空间位置的缺陷，在地质统计学中引入了变差函数这一工具。它能够反映区域化变量的空间变化特征，特别是透过随机性反映区域化变量的结构性，故变差函数也称为结构函数。所谓对区域化变量进行结构分析，其主要内容就是计算实验变差函数，然后拟合一个理论变差函数的模型，并对变差
摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析
摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析 李精明;魏海军;魏立队;孙迪;杨智远;梅立强 【摘要】To investigate the variation rules of frictional vibration in running⁃in wear processes and to identify wear states through frictional vibration, we conducted experiments on a testing machine on the friction and wear of a pis⁃ton ring against a cylinder in a marine diesel engine. We decomposed the frictional vibration signals and acquired several intrinsic mode functions ( IMFs ) without mode mixing by using ensemble empirical mode decomposition ( EEMD) . Then, we analyzed the resynthesized characteristic signals of frictional vibration by utilizing the multi⁃fractal detrended fluctuation analysis ( MFDFA) algorithm to derive the MFDFA spectrum and its parameters. The results show that we can use EEMD to extract the weak characteristic signal of frictional vibration and then use the MFDFA spectrum and its parameters to characterize the frictional vibration signals.%为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律，实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态，在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解，获得若干个无模式混叠的本征模式分量。利用多重分形去趋势波动分析 （ Multifractal detrended fluctua⁃tion analysis，MFDFA）对重构获得的摩擦 振动特征信号进行分析，得到摩擦振动信号的MFDFA谱图，并根据谱图求取摩 擦振动信号的多重分形谱参数。研究结果表明，总体经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取， MFDFA谱图及其参数可以表征摩擦振动信号的特征。
多重分形医学图像分割算法及其应用研究的开题报告
多重分形医学图像分割算法及其应用研究的开题报 告 一、选题背景及意义 现代医学以数字化、智能化、信息化、网络化为特点，图像在医学 诊断、治疗和科研等方面的应用越来越广泛。医学图像分割是图像处理 和医学诊断学中的一个重要研究领域，是将医学图像中的感兴趣区域（ROI）与背景区域分离的过程。医学图像分割技术对于辅助医生进行正确地疾病诊断、治疗具有重要的实际应用价值。 多重分形是分形分析的一种新分支，能够更准确地描述、分析医学 图像中的不规则性、复杂性和分形性质，因此趋向于成为医学图像处理 领域中的一种重要技术。 二、研究内容及方法 本文将研究基于多重分形的医学图像分割算法，并应用于医学影像 中的肿瘤、病变、结构等感兴趣区域的分割。具体研究内容及方法如下： 1. 阅读相关文献及资料，研究多重分形原理及在医学图像分割领域 的研究现状； 2. 将多重分形理论与统计分割方法结合，提出一种基于多重分形的 医学图像分割算法； 3. 在MATLAB及其图像处理工具箱环境下，编写程序实现该算法， 并将其应用于医学影像分割中； 4. 在多个不同种类的医学影像数据集上进行实验和分析，评估该算 法的分割效果和准确性。 三、预期研究成果及意义 预期研究成果包括：
1. 基于多重分形的医学图像分割算法原理及程序代码； 2. 应用该算法对多种不同类型的医学图像进行分割的实验数据及分析结果； 3. 发表相关学术论文、会议论文及发表科技成果，提升学术水平和个人知名度。 本研究通过将多重分形原理与医学图像分割结合，提出了一种新的医学图像分割算法，并将该算法应用于医学影像中感兴趣区域的精确定位和分割，为医学图像处理技术的发展提供新思路和新方法。同时，本研究成果还具有实际应用价值，可用于医学影像的自动诊断、辅助医生进行正确的疾病诊断、治疗等。
分形理论及其在期货中的应用
一、分形与分形市场理论 被誉为大自然的几何学的分形（Fractal）理论，是现代数学的一个新分支，它是由美籍法国数学家曼德勃罗（Benoit Mandelbrot）创造出来的。曼德勃罗是想用此词来描述自然界中传统欧几里得几何学所不能描述的一大类复杂无章的几何对象。分形体具有一些共同的特征，如自相似性、标度不变性、长期记忆性、分形维以及局部随机性与整体确定性共存。 分形市场理论(FMH)是分形理论在金融市场中的具体应用，对有效市场理论进行了有力的扩展，对有效市场理沦无法解释的实际现象进行了比较好的解释。分形市场理论认为大多数资本市场价格走势实际上是一个分形时间序列，分形时间序列是以长期记忆过程为特征，具有循环和趋势双重特征。分形市场理论为我们提供了确定目前价格走势与未来走势的一种方法，从而提高我们的交易效率。同时其与证券组合理论、资本资产定价研究、套利定价研究、期权定价研究以及金融风险的规避策略等等理论的结合，也为我们应用现有的技术手段重新审视资本市场这个复杂的非线性动力学系统提供了有效的方法。同时，我们可以应用分形与混沌理论从复杂多变的价格变化结果中找到有序的过程，反过来我们就可以利用这种过程的有序性来分析和预测资本市场复杂多变的结果，并进一步指导投资者的交易过程。 二、分形理论在期货市场中的研究现状 分形理论作为一门新兴的边缘学科，发展相当迅速，在各学科领域中得到了广泛的应用并取得了许多重要成果。近年来，国内外学者对应用分形理论对国内国外期货市场进行了尝试性的研究，并取得了初步的进展。例如，王军慈，张艳丽(2006)对国内外大豆期货价格时间序列进行分形诊断，得出了国内期货市场效率相对较低的结论；何凌云、郑丰（2005）分析了国际原油价格系统中存在的分形特征，得到了不同时间标度下原油价格的Hurst指数，并得到了长程记忆的非周期循环长度；王铮、梁林芳通过对伦敦黄金市场价格时间序列的分析，得出其Hurst指数和其平均的循环长度；黄光晓、陈国进（2006）通过对1993-2004年伦敦金属交易所(LME)3月铜期货价格的非线性特征分析，得出LME3月铜期货价格的时间序列具有分形特征，其Hurst指数为O.563，具有一个200周左右的非周期性循环。同时指出，Hurst指数和长期记忆周期可作为风险分析的参考指标，以弥补方差分析中时间信息的缺失；谭庆美、吴金克（2007）利用多重分形消除趋势分析法(MF－DFA)对纽约原油期货日收益率时间序列进行分析，发现纽约原油期货市场具有明显的多重分行特征；李建功（2004）利用G-P法计算了上海期货交易所铜期货和约的价格时间序列的关联维，并通过分析证明了其价格波动的混沌过程，从而也验证了中国期货市场存在混沌现象。 通过以上的文献综述我们可以看出，我国分形理论在期货市场中的应用取得了一些成果，但仍属于探索阶段，尤其是大部分的研究都是集中于对期货市场分形结构的描述与统计之上，而在将分形理论应用于期货交易过程，从而指导期货交易策略，丰富期货交易手段，优化交易技术手段方面的研究乏善可陈。可以说，分形理论在期货市场中的应用尚处于萌芽阶段，随着我国资本市场的逐步对外开放，我们已经看到，在世界金融中心的华尔街，诸多的基金经理已经在利用各种各样的数理工具对股票、期货、外汇的价格进行预测，进而做出投资决策，混沌理论与分形理论的应用就是其中之一。有鉴于此，本文试图通过对分形理论框架的介绍，并结合对LME3月铜合约市场的分析，对分形理论在期货市场中的应用前景进行一些初步的探索，希望能起到抛砖引玉的作用。 三、分形理论在期货交易中的应用 分形理论及方法在期货交易中的应用可以集中在以下几个方面，首先是利用赫斯特指数进行投资收益率的风险度量；其次是R／S分析(重标极差分析法)方法确定非周期循环的长度；第三是来研究期货市场奇异吸引子的分形维数，从而确定投资收益率的影响因素；最后