简介：语音随着时代的变化而变化,中古的平、上、去、入四声,发展到今天却成了阴平、阳平、上声、去声;平声分成了阴平、阳平,入声在现代汉语普通话及大部分北方方言中已经中消失。这个变化给北方人识别古代(上古、中古)入声字造成困难。但语音的变化并不是杂乱无章的,是有规律可寻的,只要仔细分析研究是可以寻出一些规律。下面从语音的

简介：判断油页岩是否进水的主要目的是为油田开发过程中评价套损情况提供信息。该文利用荧光、偏光显微图像直观可视的技术优势，对判断油页岩是否进水的方法进行了研究。判断油页岩是否进水的重点是评价油页岩的裂缝发育情况，以及裂缝内是否进水。主要包括裂缝的分类、裂缝的新老次序的确定、人为裂缝与自然裂缝的区别、裂缝内油水的发光特性等，通过对油页岩裂缝发育情况的综合评价，进而对油页岩是否进水作出评价，为荧光显微图像技术拓宽了应用领域。

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简介：中国加入WTO以后，建筑企业已经从单纯的国内竞争逐步转向国际竞争，在这样的情况下，要想在两个市场都能站住脚，实现自身的发展目标，就必须培育和提升核心竞争力。

简介：疏松砂岩油藏在开发的过程中会伴随着出砂问题,导致储层物性改变,在储层中形成高渗条带甚至大孔道,加剧油藏的非均质性,影响油田的开发动态。综述了疏松砂岩油藏高渗条带识别技术的9种方法,讨论了大孔道的形成影响因素。运用生产特征方法和示踪剂方法对油田进行了实例研究,研究结果表明这两种方法可以较好地判断高渗条带的存在性和方向性。

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简介：在现有扫描数字化数字识别的基础上，提出了一种新的数字识别方法，此方法在数字注记为规范植字时，识别效果良好。

简介：介绍根据桥梁模态参数变化,用无损裂缝损伤识别(nondestructivecrackdetection,NCD)确定裂缝位置和估测裂缝尺寸的方法.首先概述梁式结构用无损裂缝定位及裂缝尺寸的估算理论,然后详述验证NCD方法应用的可行性的现场试验,试验中从一座足尺板梁桥上采集的损伤前、后的模态数据,以及将该数据反馈到确定裂缝位置和估测裂缝尺寸的NCD方法的过程.结果表明,建议的方法能够精确地确定裂缝的位置和估测裂缝的尺寸.

简介：将热解分析技术与有效孔隙度有机地结合起来,可以较好地解决储层产液性质的识别问题,建立相应的方法,使储层产液性质的识别又有新的定性描述手段。

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简介：通过水驱保持压力是加利福尼亚许多油田的重要采油工艺。大部分这些浊积砂岩油藏含有非均质严重的地层，这些地层受到了砂岩和页岩交互层以及粘土含量的严重影响。这种非均质地层的典型特征是常常出现高渗透薄夹层（起漏失层的作用）。在注水井或采油井中机械或化学封堵这种高渗透层是水驱管理的目标之一。

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简介：为解决水下目标的特征提取与识别问题，通过对被动地质呐目标噪声频谱特性的深入分析，给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取，采用BP神经网络和最近邻法对噪声样本进行了分类识别实验，结果证实了所提方法的可行性和有效性。研究结果可以用于被动声呐目标识别。

简介：北大港油田是一个以油层为主，纵向上油气层交互分布的油（气）田，部分天然气随油一同采出。在重油轻气的情况下，往往忽略了气层解释方法的研究，使气层解释符合率较低。针对气层解释符合率的现状，开展了测井系列调查。北大港油田从1964年到目前应用了3种不同测井系列，主要以横向和声感应测井系列为主，数控测井系列所占比例很小，使目前较新的测井解释技术和方法的应用，受到了一定限制。尽管如此，文中根据北大港油田的实际情况和浅层气测井响应特征，充分利用老资料，研究出了不同测井系列的浅层气测井识别方法。

简介：支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象,提出了一种基于支持矢量机特征空间的模糊隶属度函数.多目标识别的仿真结果表明,采用这种模糊隶属度函数,能够减少目标的错分和拒分数量,提高识别率.

简介：支持向量机(SupportVectorMachines简称SVMs)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术，它不仅结构简单，而且技术性能尤其是泛化能力明显提高。介绍支持向量机为理论基础的通信信号调制识别方法，计算机仿真结果证实此方法的可行性。

简介：现代藏语形容词谓语在句法结构形式上较为独特，一类是形容词后附存在动词转化来的谓语词缀，形式是：形容词+(副词+)谓语词缀(+表语气谓语词缀／语气词)，一类是形容词词根后附典型的动词体貌一示证标记，形式是：形容词词根+(副词+)体貌一示证标记。在详细描述形容词谓语结构和形式标记基础上，对形容词谓语组块进行识别实验，通过文本与形容词词表、副词词表、谓语词缀表和续连规则表的匹配，基本实现形容词谓语的识别，并对误识现象进行了分析。

简介：具有大小，位移，旋转不变性（TRSI）的目标识别是一个三阶问题，如果采用三阶神经网可以使问题得以解决，但最大难点就是互连权矩阵的组合爆炸问题，在本文中，我们将视觉生物物理学的研究成果应用到高阶神经网的研究中，首次提出双向Log-Polar变换与高阶网（HONN）结合的方法，有效地解决了权系数的组合爆炸问题，进一步提高了识别率。取得了突破性进展，使得将高阶网用于自动目标识别成为可能。