DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 形成性评价对促进应用技术大学发展的重要作用 3.1. 有利于教师教学水平的提高 形成性评价又称过程评价，它直接指向正在进行的教育活动，并以改进这一活动为目的，它的周期短、反馈及时，不仅有利于教师及时调整教学态度、教学方案及教学方法，也有利于学生更积极主动地参与到教学活动当中，与老师进行双向沟通，这样的沟通方式可以更好促进教师的教学水平。 应用型技术大学的发展在我国还处于探索阶段，很多高校和教师都还没能深刻理解应用技术大学的内涵，教学活动也和应用技术大学的要求有一定的差距，教师的教学活动还处于不断摸索的过程，这时如果同行、专家能给出中肯而切实可行的评价和建议，学生又适时地给予反馈，教师综合这两者，加以自身的评价和反思，必能使教学活动更符合应用技术大学发展的需求，教学水平也必定会得到进一步提高。 3.2. 有利于学生参与度和学习效果的提高 在以往的教育活动中，学生更多的是处于被动和被评价的地位，接受的是灌输式的教育。但这种“学评教”的形成性评价有利于突显学生的主体地位，有利于他们更好地发挥自己的主观能动性，更积极地参与到教学活动中。他们提出来的评价是从受众的角度出发的，提出来的意见更有针对性，教师根据他们的反馈进行有针对性的教学，有利于提高学生的学习效果。 应用技术大学要求重视实践性教学，以实际动手应用为导向，对接生产岗位，面向社会与实践，致力于“学”，更着力推广应用的“术”。这就对学生提出了更高的要求，他们不仅会遇到理论方面的问题，更会遭遇实践的困境。理论知识往往是死的，而实践是活的。学生在学习或者实践的过程中发现问题，如若能及时反馈给教师，教师提出有针对性的指导和教育，出现的问题就能得到及时的解决，学生的学习效果也能事半功倍。 3.3. 有利于整个学校评教系统的发展 从目前高校的评教系统来看，很多高校采用的是系统打分制，在每门课接近结束或结束后，由学生登录自己的教务系统账号进行实名评价，但评价结果往往只有一个分数。这样的评教方式不利于教师和学生的交流和发展，从长远的角度来看，也不利于学校的发展。而形成性评价反馈的信息是更具体更有操作性的，这种评教方式可以和现有的总结性评价相结合，从而促进整个学校评教系统的发展，而评教系统的完善又有助于促进整个教学水平的提高。
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user: 4. 形成性评价的具体实施方式 由于形成性评价是阶段性、过程性的，因此，在具体的实施过程中，即时性是首要要求。这种即时性包括：第一，对教师的评价是即时的；第二，教师能看到的评价结果是即时的。此外，评价和反馈必须以方便且不耗费过多时间为前提。要能实现这样的评价，就需要借助一个评价平台，这个平台应既能给评价主体提供一个方便的评价途径，又能将这种评价的结果快速统计出来并反馈给评价对象——教师。唯有这样，形成性评价才能更好地落到实处。具体而言，要求教师基于这个平台能根据实际情况，适时让评价主体进行评价，特别是在教学过程中，可以做到节节课评价，即时将学生的掌握情况和教师教学可能存在的问题等反馈给教师。下面我们就以南宁学院采用的“Micos教学质量管理平台”为例，阐述形成性评价可采用的具体实施方式。 我们可从三个方面来认识这个平台： 第一，调查任务的设置。 1) 题目的设置 平台共提供了几种题型：单选题、多选题、填空题、打分题、矩阵单选题、矩阵打分题、拖拉题、意见反馈题等。在设置题目的过程中，若选择设置单选题，可自编题目，也可从平台提供的指标库(题目)中直接选定，其他类型的题目则需自己编写。 2) 发布方式 平台发布方式分为两种：直接发布问卷和选择调查对象。 第一种方式适用于匿名调查，不对评价主体进行限制，任何人都可以进行答题，且一个人可多次答题，它可直接发布问卷，系统将生成调查链接和二维码，教师可将这个链接或二维码直接发给评价主体，评价主体直接打开链接或者通过手机扫描即可进入答题。第二种方式适用于实名调查，可选择调查对象，调查对象范围受权限控制，没有被选中的对象无权进行答题。这里的调查对象与学校的教务系统对接，所能选择的对象包括教师授课的教学班或教学班的个别同学。这种方式需要调查对象登录自己的Micos进行答题。 这两种方式皆可设置“开始时间”和“结束时间”、“是否允许受访人答完问卷后查看结果”，教师可根据实际情况进行设定。 第二，评价主体进行评价的途径。 如我们在发布方式中所介绍的那样，可通过打开链接或扫描二维码、登录系统三种方式进行评价，非常简单方便。 第三，评价对象查看结果。 在评价主体提交评价后，平台可直接帮助我们统计数据，评价对象能即时看到调查的结果。其中，“直接发布问卷”这种发布方式的评价结果中，只能查到基本报表；而“选择调查对象”这种发布方式在查看结果中可看到：进度报表、基本报表、答案详情。如果要了解具体某个学生的情况，可选择后一种调查方式，进而进行有针对性的指导，如果考虑到调查对象需要保密，则可选择第一种。 这个平台还能链接教务系统的结果性评价，这不在我们的讨论范围之内，在此，我们忽略不论。 综之，这个平台能较好满足我们的形成性评价。但不得不承认，这个平台还有很多不完善的地方，如学校能看到所有老师做的评价调查，这不免让有些老师心生顾虑。再者，“直接发布问卷”这种发布方式中可出现造假可能，由于不限制调查对象，且一个人可多次进行评价，因此，不能排除有些老师为了得到一个好的评价结果而出现造假行为。 总而言之，形成性评价在促进应用技术大学发展方面有重要作用，但若要使其作用更好发挥出来，必须依托一个好的评价平台，且需要学校制定正确合理的评价制度，不把形成性评价和总结性评价混为一谈。唯此，形成性评价才能更好体现出其优越性。
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user: 摘 要 无机化学是一门重要基础专业课，对后面的专业课学习有着承前启后作用。在无机化学教学中需要重点关注的地方是如何激发、培养、拓展和巩固学生的学习热情和兴趣，这些可以通过上好绪论课、采用多种教学方式和手段、通过实例把知识传授给学生、改革评价方式等多种方法来实现，进而提高学生的学习能力、实践能力和创新能力，进而取得良好的教学效果。 关键词 :无机化学，绪论，教学方式，评价方式，学习兴趣
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user: 1. 引言 从化学学科的发展历史来看，无机化学在化学中一直处于重要的地位[ 1 ] 。无机化学是大学化学第一门重要基础专业课，也是学习其它三门专业课(分析化学、有机化学、物理化学)的基础，对于化学及化学相关专业的学生的专业课学习起着承前启后的地位与作用[ 2 ] 。无机化学课程由无机化学基本原理、物质结构基础、元素化学三部分内容组成，是一门内容丰富的基础学科[ 1 ] 。无机化学的地位与重要性是显而易见的，无机化学课程的教学研究与改革实践一直是大学化学教育关注的热点之一[ 3 ] 。教学研究和改革实践应着眼于激发学生独立思考能力，培养学生的创新意识、分析和解决问题的能力及实践能力[ 2 ] -[ 5 ] 。如何激发学生的学习热情和兴趣是在无机化学教学中需要重点关注的地方。
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user: 2. 上好绪论课，激发学生的兴趣 化学是一门理论性很强的学科，学习内容相对枯燥。并且，现在化学专业的学生有一部分是调剂而来，本身就缺乏学习化学的兴趣。而无机化学绪论课是化学教育的重要环节，它提供给大一新生一个“大化学的概念”、激发学生对化学的热爱和兴趣，并指导学生如何学习化学，由生动活泼的无机化学绪论课揭开学习化学的序幕，好的开始等于成功的一半[ 5 ] [ 6 ] 。讲授无机化学绪论课的内容要丰富，从化学的定义、新发展、新地位；研究化学的目的；无机化学学科的现状、发展和特点等内容展开。例如：化学的发展史一般分为古代化学、近代化学和现代化学。在讲授古代化学时，通过联系我国四大发明中的造纸术语开展；近代化学把化学从炼金术和医学中分离出来，成为一门独立的实验科学；现代化学使化学学科进入精密的定量研究阶段。学生了解了化学的来龙去脉，对化学的本质有更深刻的了解，对激发他们的学习兴趣有很大的促进作用。通过无机化学绪论课的讲授把学生的思想带入到一个化学的世界，开阔学生的视野，使他们认识到学习化学的重要性和必要性，起到激发学生学习动力与兴趣的作用。
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user: 3. 采用多种教学方式和手段，培养学生的兴趣 现如今大学课堂教学是存在一定问题的，而造成问题的关键还是在于“教”与“学”两个方面。教师缺乏教学艺术，以完成知识讲授任务为主，缺乏与学生交流互动，缺乏创新，导致大学课堂成为了教师的独角戏。学生在高中保姆式的“爱护”下产生了相当大的惰性和依赖性，缺乏自主学习和创新能力，缺乏辨析思维能力，导致学生学习热情降低、学习目标模糊[ 7 ] 。故而，在无机化学课堂中，教育工作者需要在教学方法和手段中进行更多的探索，培养学生学习无机化学的兴趣和激情[ 8 ] 。 3.1. 采用问题式教学法(PBL教学法) PBL教学法以问题为基础，倡导让学生通过自学分析并解决实际中的问题，让学生学习到很多隐藏在背后的知识，形成解决问题的技能，并逐渐发展自主学习的能力[ 5 ] 。例如，以提问的方式提出问题：“为什么冰漂浮在水的上面而不是水的底部？”学生通常会回答：“冰的密度小于水的密度。”当继续问“为什么呢？”学生可能就解决不了了，这时可以告诉学生：“这和分子间作用力——氢键有关。”学生会带着好奇以及饱满的热情进行课堂学习分子间作用力这一知识点。这样学习到的知识不仅仅是简单的理论知识，而是可以通过理论知识去解决生活中的现象或者问题。 3.2. 采用多媒体教学手段 随着高等教育教学改革的不断深入和发展，现代教育技术逐渐被广大教师接受并在实际教学中得到广泛应用[ 4 ] 。在无机化学教学中，传统授课“简单的板书，枯燥的黑板字”的模式已经很难再适应当代课堂教学的要求。把书本中大段大段的知识简化成Powerpoint内容，简洁明了，主次分明；把抽象的理论或者现象通过Falsh展示给学生。把多媒体教学应用到无机化学中，使学生更能快速地把握课堂中的知识点与重点，更好的接受抽象的理论与现象。例如，在讲授杂化轨道理论的知识点时，对于初学者来讲它是比较抽象难懂的，利用多媒体视频的方式，则能更好地向同学们展示sp3杂化轨道的形成方式：以一个s轨道和三个p轨道通过线性组合，形成四个能量相等的sp3杂化轨道。枯燥的文字，学生很难想象出来，通过动画和语言相结合的方法，学生更容易理解掌握，以增强学生学习无机化学的兴趣。即使比较枯燥抽象，但是图文并茂的方式给学生的印象更为深刻。
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user: 4. 通过实例把知识传授给学生，拓展学生的兴趣 无机化学是一门知识点比较琐碎，概念比较多，理论比较抽象的学科。在讲授一些比较相近的概念时，学生很难区分，很难掌握到所要学习的知识点，进而影响后面的识的学习。故而，在讲授无机化学课程时可以通过一些实例来把知识点传授给学生，让学生区分和掌握所要学习的理论知识，拓展学生学 习无机化学的兴趣。例如，在讲授酸碱平衡中解离度和解离常数之间的关系时，即稀释定律： ， 如何能让学生掌握解离度和解离常数以及和氢离子浓度之间的关系？通过举一个离子，一瓶醋，它的浓度为7%(醋酸)，把它倒入太平洋里，稀释成稀的醋酸溶液，问：7%的醋酸和太平洋里的醋酸溶液哪个解离度大？哪份溶液中氢离子的浓度大？显然同学们可以直接判断太平洋里的醋酸解离度大，但是，醋酸溶液中氢离子浓度大。因为太平洋里的醋酸浓度极其稀，醋酸的解离度很高，但是这份溶液与7%的醋酸相比是不带酸味的，故而它的氢离子浓度低。通过这种例子，让学生能够快速掌握稀释定律，以及解离度和解离常数之间的关系。学生能够通过有意思的实例掌握知识点，不会觉得枯燥，又会使他们印象深刻。另外，在讲授无机化学时可以理论联系实际，比如，举出一些实例，让学生了解生活中的衣食住行都是离不开化学的，化学在生活中有很高的地位，让学生对化学更有兴趣。再比如，在讲授缓冲溶液时，让学生思考：“为什么人体内的血液能够始终保持一定的pH值？”进而引出缓冲溶液这一节的知识。使得学生不仅仅掌握了无机化学的理论，也可以通过理论去联系到实际生产中，拓展了学生的兴趣。
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user: 5. 改革评价方式，巩固学生的兴趣 传统的评价方式一般是：70%理论考试(期末考试) + 30%平时成绩。这种评价方式存在一定弊端，例如，忽视学生实践能力、学习态度，也很难做到公平公正，使学生缺乏学好无机化学的信心，进而很难巩固学生对无机化学的学习兴趣。教学工作者可以采用一些新的评价方式：1) 把简单的，与无机化学课理论相关的实验并入到无机化学理论课的成绩中。实验既能培养学生的实际操作能力，又能从实际上促使学生掌握理论知识点。2) 随堂准备一些和本节课知识点相关的习题(选择、判断、填空)，让学生去黑板上进行解答，然后以平时成绩的形式进行记录。既能使学生对知识点进行巩固，又能激发学生的胆量。通过期末考试、综合实验、习题、作业、出勤等方式给学生一个公平的成绩，有利于学生在学习这门课程中放入更多的兴趣与时间。 总之，为了促进学生学好无机化学这门重要的理论课，教学工作者们需要探索更多的教学研究和改革实践，激发、培养、拓展并巩固学生学习无机化学的兴趣。为后面其它专业课的学习打下坚实的基础，同时培养学生的独立思考能力、创新意识、分析和解决问题的能力及实践能力。
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user: 摘 要 白水寨铜钼多金属矿区位于赣南于山构造带中段，牛岭向斜中部。岩浆岩活动频繁，有多其次花岗岩出露。结合对白水寨铜多金属矿区的地层、构造和岩浆岩的研究，矿区铜、钼矿体产出于二叠系上统乐平组沉积岩内和侏罗纪晚世夏汶滩超单元的黑云母花岗岩中，矿区内已查明的矿体均分布在矿区北东部，其中V4、V5矿体控制程度较高，且矿体的稳定性、规模都较为理想，可成为矿区开发的首采矿体。 关键词 :铜钼矿，地质特征，经济意义，白水寨
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user: 1. 引言 矿区位于华南褶皱系赣中南褶隆、赣西南拗陷信丰—于都拗褶断束中部。区域内以震旦-寒武系为主的变质岩系及石炭、泥盆、二叠系地层；褶皱、断烈构造较发育，构造形迹较复杂，成矿地质条件有利；岩浆活动强烈而频繁，区内岩浆活动强烈，燕山期大埠岩体位于矿区外围，岩性主要为花岗岩及部份混合岩。 自上世纪六十年代对该矿区进行区调工作，2005年至2009年赣州市地质队进行了普查工作，初步圈定白水寨铜钼矿化详查区，2010年至2013年开展了详查工作，本文在前人分析研究的基础上，结合白水寨铜钼矿矿区新的勘探，总结了其矿床地质特征进行。
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user: 2. 区域地质背景 矿区位于华南褶皱系赣中南褶隆、赣西南拗陷信丰—于都拗褶断束中部。区域内以震旦-寒武系为主的变质岩系及石炭、泥盆、二叠系地层；褶皱、断烈构造较发育，构造形迹较复杂，成矿地质条件有利；岩浆活动强烈而频繁，区内岩浆活动强烈，燕山期大埠岩体位于矿区外围，岩性主要为花岗岩及部份混合岩。 矿区地处赣南于山构造沉降带中段，牛岭向斜中部，为一近北东向古生代的断拗地带，两侧受深大断裂控制，区内褶皱基底岩系以寒武系中统高滩组(Î2gt)、下统牛角河组(Î 1 nj)地层出露较广，二叠系乐平组地层出露于区域中部呈北东长条状展布，二叠系中统小江边组、车头组、栖霞组地层和二叠系下统马平组地层及震旦系上统老虎塘组(Z 2 l)仅零星分布。区内由于构造活动强烈，形成了牛岭—黄婆地一带的线型褶皱复式构造，局部地段地层出现倒转。 区内构造活动强烈，褶皱、断裂发育。褶皱构造由震旦系～寒武系浅变质岩系(局部混合岩化)组成，褶皱轴迹走向呈北东向。从西南角的山林庙—槽下向东北方向，贯穿整个区域图图幅。区域上主要有两组断裂构造。近北西向断裂：仅少数几条，在西部、中部、东部有零星出露，为次级断裂构造；北东向断裂：规模较大，性质较为复杂。 区内岩浆岩活动频繁，主要受燕山运动影响，出露有较广泛的酸性花岗岩，分布于区域东、北、南周围，占本报告区域图幅的50%，根据不同岩基所处的地理位置，成岩时代、形态、分布特征、岩石组合类型及其演化规律，区域内酸性花岗岩划分为侏罗纪早世的大埠超单元和侏罗纪晚世的夏汶滩超单元[ 1 ] 。
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user: 3. 矿区地质 白水寨铜钼多金属矿区位于赣南于山构造带中段，牛岭向斜中部。出露地层有二叠系中统栖霞组和上统乐平组；构造形迹复杂多样，主要表现形式为褶皱、断裂；岩浆岩活动频繁，有多其次花岗岩出露，矿区内出露的夏汶滩超单元谷公坑单元的中细粒、中粒、中粗粒黑云母花岗岩、黑云母二长花岗岩、二云母二长花岗岩。 3.1. 矿区地层 区内出露地层较为简单，主要为二叠系中统栖霞组(P 2 q)、上统乐平组(P 3 l 1 )。另有少量第四系沿山涧、沟谷分布。 二叠系中统栖霞组(P 2 q)呈月牙状分布在矿区中南部，出露面积小。地层倾角多在45˚左右，个别达到65˚，倾向多在90˚~155˚之间，总体上以单斜形式出现。主要岩性为灰至深灰色薄层状~厚层状(本区所见有大于1米的块状层D81填图点)含生物碎屑泥晶灰岩、深灰色厚层状含燧石团块泥晶灰岩、灰黑色条带状含炭钙质泥岩。 二叠系上统乐平组(P 3 l 1 )为矿区的最主要地层，分布在矿区东部、西部和中部，出露面积约占矿区面积的2/3，总体上以背斜的形式，从南西向北东分布。以舒缓波状的背斜轴迹线分界，北西部分地层主要向北、北西倾斜，南东部分地层主要向南东倾斜，倾角多在45˚至65˚间。南部以复式背斜的形式出露，向北逐渐过渡到单背斜，花岗岩与之侵入接触。主要岩性为灰色薄~厚层状(部分点见块状层状)中细粒、细粒石英砂岩、长石石英砂岩、长石砂岩夹薄层～中厚层状含炭泥质粉砂岩、粉砂质页岩、泥页岩[ 2 ] 。 3.2. 矿区构造 矿区主要发育褶皱、断裂和节理构造。本区褶皱主要表现为复式背斜，背斜轴线呈舒缓波状，由矿区西南角向北东延伸到PD3硐口南D120至D121之间。南部以复式背斜的形式出露，背斜的南北各有一条短轴状向斜，向斜轴产状与背斜轴相近似。褶皱向北逐渐过渡到单背斜。组成复式背斜地层为二叠系上统乐平组沉积岩系。 矿区发育北西向、北东向和北东东向三组断裂构造。北西向断裂为F3断裂，分布于付竹排附近至矿区西南一带，走向长约600米，断裂沿走向与倾向上呈舒缓波状，南段向南东稍有弯曲，北端被北东向断层所切向左错动。该断层为正断层，倾向北东，倾角60˚。切断了西南背斜向东北的延伸。该断层的北西部分轻度切割矿体，对矿体有一定的影响，但是由于断层的错动小、规模小，影响有限。北北东向组断裂由矿区西南、南中向北东延伸，贯穿整个矿区，呈舒缓波状展布。该组断裂分别为F2、F4。 北东向组断裂为矿区成矿、控矿断裂，分布在矿区北部，总体呈北东东走向，南东倾，倾角70˚~85˚，平均77˚，断裂沿走向与倾向上呈舒缓波状，断层向西向下厚度逐渐增加。该组断裂具多次活动特征，在坑道中可见多期次石英脉，具明显破碎、构造角砾及糜棱岩化现象，局部见断层泥、挤压片理，具膨大、变窄特征，断裂面呈波状弯曲且光滑，局部较平直。 矿区节理、裂隙十分发育，主要有北东向裂隙组，内充填含矿石英细脉而形成石英细脉带侵染型铜钼矿化体(I、II、III、IV)。裂隙发育于二叠系沉积岩和燕山期黑云母花岗岩中，主要特征是成组平行密集产出，充填细小石英脉，构成细脉带型铜、钼矿体，裂隙密集程度一般为1~10条/米，单条裂隙充填石英脉宽多在0.01~0.1米之间，个别可达0.25米，但矿化相对较弱。该组裂隙常被后期裂隙错动、被后期石英脉加强重叠，显示出多期次活动性，由于张、扭作用的复合叠加，最后形成以剪力为主的张剪复合裂隙。此类裂隙有利于成矿，矿液充填顺畅，形态简单，沿倾向、走向变化均不大，带内的石英细脉间以及细脉带边缘与围岩结合部，成矿热液丰富，蚀变极为显著，且延长和延深有一定的规模[ 3 ] 。 3.3. 矿区岩浆岩 区内岩浆岩活动频繁，有多其次花岗岩出露，矿区内出露的夏汶滩超单元谷公坑单元的中细粒、中粒、中粗粒黑云母花岗岩、黑云母二长花岗岩、二云母二长花岗岩。侵入体形态呈次圆、圆形，与二叠系上统乐平组呈侵入接触关系。岩石呈灰白色，中细粒或中粗粒似斑(少斑)状结构，斑晶主要为钾长石。钾长石35%、斜长石34%、石英22%、黑云母4%。由于钾长石和斜长石比例变化、黑云母蚀变、侵入岩浆岩的冷凝结晶条件的变化，形成了上述不同的花岗岩。
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user: 5. 开采建议 矿区内已查明的矿体均分布在矿区北东部，其中V4、V5矿体控制程度较高，且矿体的稳定性、规模都较为理想，可成为矿区开发的首采矿体。矿山开发利用的内、外部条件均优越。矿床水文地质条件属简单类型、工程地质条件属中等类型，环境条件良好。经可选性试验，矿石属可选矿石，矿区探明矿体的332类资源量绝大多数位于当地侵蚀基准面之上，地形切割较大，有利于组合式坑道开拓方式的开采；矿区交通和运输条件十分方便，矿区内水系较为发育，即使是沽水期，也能完全满足矿山生产生活用水需要；矿区已接通华东15 KV电网，电力供应充裕；矿区周边劳力充沛，能够满足矿山建设的需要。
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user: 6. 结论 白水寨铜多金属矿区位于华南褶皱系赣中南褶隆、赣西南拗陷信丰—于都拗褶断束中部。岩浆岩活动频繁，有多其次花岗岩出露。结合对白水寨铜多金属矿区的地层、构造和岩浆岩的研究，矿区铜、钼矿体产出于二叠系上统乐平组沉积岩内和侏罗纪晚世夏汶滩超单元的黑云母花岗岩中本矿床为小型的铜钼多金属矿床，与国内探明的铜、钼矿山比，铜的品位偏低而钼的品位属中等，同时伴生矿产钨、银达到综合利用的评价指标，是一个以铜、钼为主、伴生钨、银的多金属矿床[ 5 ] -[ 7 ] 。本矿床的开发利用，对促进地方经济发展，满足国民经济发展的需要，具有重要的现实意义。
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user: 摘 要 岩性识别是构建岩石物性模板、开展重磁电震联合反演解释工作的基础。通常采用的交汇图方法进行岩性识别，该方法根据判断交汇点平面分布差异性来给出岩石岩性识别标准，易受主观因素影响，且无法直接应用于多于三类物性数据的岩性识别，尤其在岩石物性规律复杂时识别精度更低。针对该问题，基于支持向量机理论提出了一种更稳定的重磁电震物性值岩性识别方法，以此为基础构建了准噶尔盆地的岩石物性模板，并在车排子地区的岩性判别中得到了较好的应用。 关键词 :支持向量机，岩性识别，物性模板，准噶尔盆地
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user: 1. 引言 重磁电震联合方法是融合多种地球物理技术针对同一地质目标开展同步处理、解释的一体化过程，相比单一技术来说，可丰富约束信息，提高处理、解释的合理性 [ 1 ] - [ 3 ] 。Michele De Stefano (2011 SEG)等指出寻找不同地球物理物性间联系函数是得到合理解空间的关键点。 物性模板的构建是联系这四种地球物理技术的桥梁，是开展联合解释的基础，它不仅可为山前带等复杂地质构造建模添加更合理的先验约束信息，而且还可为预测有利火成岩储层提供解释依据。物性模板构建的前提条件是对岩性进行准确的识别。通常对多类物性数据进行岩性识别常采用的手段是交汇图法，但该方法不适用于物性数据种类较多及岩石物性值规律较复杂的情形，针对该问题，本文提出了一种基于支持向量机(SVM)分类理论的重磁电震岩石岩性识别方法，并将其成功用于准噶尔盆地的物性模板构建工作中，为该工区后续复杂地质目标的构造建模、岩性划分工作提供了有力的参考依据。
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user: 2. 支持向量机物性分类方法 岩性识别过程是物性规律总结的逆向推理。交汇图法是最为常用的手段，该方法首先选用以确定岩性的岩石物性数据作为输入变量，利用交汇的方式进行展示，然后根据物性数值分布范围圈定岩性识别区间，当有未知岩性的岩石物性数据输入时，按照圈定的岩石识别边界来确定岩性归属。图1示例为利用密度与磁化率的交汇图识别火成岩，研究人员通过经验给出岩性识别边界，如图中红、黄、绿、蓝色所示，分别对应了安山岩、玄武岩、凝灰岩及流纹岩，在不同岩石的物性值区分程度较大时，识别较为容易，但在物性值交叉点分布规律复杂时，无法合理的给出识别标准，图中黑色的圆点就无法准确的判断其为安山岩类还是凝灰岩类。此外，在输入数据维数增多时，例如当数据种类多于三类时，交汇图无法进行直观展示，利用重磁电震四种物性数据(密度、磁化率、电阻率及速度)进行识别变得愈加困难。 改善此类问题通常可利用神经网络 [ 6 ] [ 7 ] 、聚类分析、K值近邻等数学统计工具。但这些算法仍存在着一定的问题。如神经网络虽然在小样本识别中比较有效，但其网络拓扑结构尚无理论指导，且易陷入局部最优解等缺点，使其在岩性识别中应用效果不佳；聚类分析方法适用于训练样本较多的情形，而采集的重磁电震的物性数据十分有限，属于小样本学习过程，故限制了该方法在岩性识别中的应用。因此， 图1. 岩性圈定交汇图 本文尝试利用支持向量机(SVM)进行岩性分类。SVM是Vapnik [ 4 ] [ 5 ] 在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上提出的一种先进的机器学习算法，其基本思想是根据实际情况来选择相应的核函数并将原始数据映射至高维空间，之后通过寻找高维空间中的最优分类超平面来保证所得模型既能满足已知样本的分类精度又具有较强的泛化能力。该方法在解决函数逼近[ 8 ] 、小样本识别分类[ 9 ] -[ 11 ] 及高维模式识别等问题中有着广泛的应用。下面具体介绍一下SVM是如何解决重磁电震物性数据的岩石岩性识别问题。 (1) 简单岩性识别问题，即物性数据差异较大的情况。此时，可通过寻找一组其间的超平面 来将岩石物性数据分为两部分，其满足的数学表达式为： (1) 其中， 为权重，即超平面的斜率；b为偏移量，即超平面的截距；x为岩石物性数据值。求 的过程就是求 和b (实数)两个参数的过程，但实际上只需要求 ，求得以后找某些样本点代入就可以求得b。因此， 才是变量。权重系数w由样本本身与样本所属类别有关，利用拉格朗日乘子对其进行表示： (2) 其中， 为识别标志(按岩性名称赋予不同的数值标签，如安山岩为1，流纹岩为2等)， 为已知物性数据。将该式代入(1)， 可表示为， (3) 又因只有 和 为向量，将其余部分从内积中提出，得 (4) 已经证明，在这组超平面中，分类最优的超平面就是保证其与各类样本数据中离平面最近的向量与超平面之间的几何距离达到最大。这样，最优超平面的寻优过程可表达为， ，限制条件为： (5) 限制条件是为了保证样本数据点不在超平面边界之内。可见，SVM方法的核心思想是最大化分类边际，SVM分类的目标是寻找划分特征空间的最优超平面，这个分类面指的是使不同属性样本得到间隔 最大化的分界面，它应是一个既保证样本能得到正确分类，又保证分类具有较好泛化能力的分界面。 (2) 复杂岩性识别问题，即物性数据规律复杂，无法用简单的分类线(或平面)直接区别不同岩性。为解决这种问题，可将非线性分类样本数据进行归一化后，再将其从原来所在低维空间转换到一个更高维的特征空间中，即将原来线性不可分的问题变为了高维空间中的线性可分(见图2)。将公式(1)表示为： 图2. 将非线性数据映射至高维特征空间 (6) 其中， 为低维空间 到高维空间 的非线性映射描述。 同时，由线性学习机的决策规则的对偶形式，可将决策表示为由X与训练样本的内积表示： (7) 在岩性识别可选取径向基核函数 来代替公式(7)中的内积 ，实验证明核函数较好的解决具有复杂规律的岩性识别问题。 (3) 物性数据出现异常时。物性数据的采集不可避免的因人为或仪器因素出现误差，这将影响分类准则的判断。为了不改变最优分类超平面，SVM引入了一个非负的松弛因子 来允许有一定的训练误差。对于样本数据中可以进行线性分类的数据，为了降低松弛因子 带来的增大分类间隔引入的容错代价，SVM的优化目标函数引入了一个可变的惩罚因子 ，(5)式可表达为： ，限制条件： (8) 其中，松弛因子 ， 为一个正则化参数，由于各类平滑训练误差与最大化分类间隔之间的矛盾。 越小，最大化分类间隔所占权重越大，从而带来的训练集合上的分类误差也就越大。反之， 越大，由此带来的训练集上的误差就越小，但SVM超平面的推广能力就会有所降低，因此应根据实际训练岩石物性样本确定 ，通常采用交叉验证的方法进行计算。
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user: 3. 模型验证 现利用实测的流纹岩、安山岩、玄武岩三类岩性的42组岩石物性数据进行方法验证。每组数据包括密度、磁化率、电阻率、速度四种数据，同时定义流纹岩为第1类，安山岩为第2类，玄武岩为第3类。其中，各32组样本作为已知数据，另外各10组数据作为未知数据，即测试数据。支持向量机用于岩性识别的具体流程如下： (1) 在工区内选择已知岩石岩性的部分物性数据作为训练样本 ，其中 为不同岩性的类别标签， 为物性数据(密度、磁化率、电阻率及速度值)； (2) 选择相应的核函数 ； (3) 根据分类识别的泛化目标需求选取惩罚因子 ； (4) 将低维不可分问题转化为二次寻优问题，求解二次寻优问题得到最优分类平面 ，获取岩性识别模型； (5) 将待检测的物性数据作为输入变量，利用所构建的分类识别模型得到岩性识别结果。 交汇图的识别结果如图3(a)，识别精度为73.2%；SVM分类结果如图3(b)所示，识别精度为91.3%，提高了16.7%。可见，SVM方法可有效的对岩石物性进行区分。
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user: 4. 准噶尔西北缘岩石物性模板构建及应用 利用上述方法分区域对准噶尔盆地的岩石物性数据进行了岩性识别，并依次为依据构建了岩石物性模板。其中，图4展示出了准噶尔西北缘的岩石密度、磁化率、电阻率及速度模板。 现将将图4所示的岩石物性模板应用与西北缘车排子工区的凝灰岩岩性分类中。如图5中的测井与岩心数据所示，凝灰岩速度、密度分布范围广，与其它火成岩不易区分，而在磁化率数据来看，八个样本点中有五个是弱异常，有3个为中强磁异常。这种差别性使得凝灰岩岩性分类出现了疑问，此时，通过分析车排子地区凝灰岩物性模板，可看出凝灰岩密度、速度、电阻率值取值范围广，相比其它岩性，其磁化率值较低，因此，磁化率可以作为区分凝灰岩与其它物性相近岩石的重要标志。再结合岩石物性模板进行分析，计算得到安山岩与凝灰岩磁化率统计值相差400 ± 50(´10 −5 SI)，因此，基本断定图5中的三个样本点为安山岩类。 图3. 火成岩岩性识别方法对比 图4. 准噶尔盆地西北缘岩石物性模板 图5. 车排子地区凝灰岩物性特征
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user: 5. 结论 为了进一步提高重磁电震物性数据岩石岩性的识别能力，基于支持向量机理论提出了一种重磁电震物性岩性识别方法。选取了准噶尔盆地地区的重磁电震物性资料对该方法进行了验证，结果表明，相比交汇图等方法，本文提出的识别方法不仅可直接对高维数据进行分类，而且可降低人为主观影响，识别精度得到了明显提高。利用该方法对准噶尔盆地的重磁电震数据构建了准噶尔盆地的岩石物性模板。同时，利用该西北缘岩石物性模板分析了车排子地区的部分凝灰岩岩性进行了校正，为下一步开展类似落实岩性工作提供了有利的判别依据。
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user: 摘 要 COSMIC方法是当今功能点规模度量方法的主流之一，但是在实践中常因为缺少易于操作的方法指导，或者对需求文档中自然语言的理解不同造成一定的偏差。本文将COSMIC官方手册中的部分原则和规则，细化为具体的十个处理步骤，提出了一种基于智能工具的半自动化需求预处理方法，一定程度上解决了度量手册中没有给出具体的实施流程，以及度量人员主观臆断引起的度量不一致等问题。实践证明，该方法能够完成COSMIC方法度量策略阶段的所有工作并能够提取出候选功能用户，同时为下一步COSMIC度量的自动化提供了一定的参考。 关键词 :半自动化，COSMIC，功能用户，方法
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user: 1. COSMIC方法简介 软件规模度量是度量软件开发的工作量、成本与资源需求的基础。目前流行的度量方法有代码行估算方法和功能点分析方法(Function Points Analysis，简称FPA)。代码行估算是一种经验方法，其结果与度量人员、使用的开发工具紧密相关。FPA方法的代表有IFPUG (The International Function Point Users’ Group，国际功能点用户协会)、COSMIC (Common Software Measurement International Consortium，通用软件度量国际联盟)等。COSMIC方法从用户功能的视角入手，起源于客户可以理解的术语，不需要调整因子，简单易行，因而受到越来越多的软件公司的推崇。 COSMIC方法假设软件的功能规模大小是通过累计“数据移动”的个数来度量的，一个数据移动是一个数据组的传输，一个数据组是一个有唯一的、非空的、无序且没有冗余的数据属性的集合。数据移动有4种子类型：输入、输出、写和读。输入是从功能用户跨越边界传输数据到系统内部，这里的功能用户既包括使用系统的自然人，也包括其他软件或者硬件设备；输出是一个数据组从系统跨越边界移动到功能用户；写是存储数据到持久存储器；读是从持久存储器读取数据。一次数据移动记为一个COSMIC功能点(COSMIC Function Point，简称CFP)，CFP是COSMIC方法中标准的测量单位。通过统计系统中所有CFP的个数就可以得到系统的功能规模大小[ 1 ] 。
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user: 2. COSMIC方法度量策略阶段存在的困难 目前，COSMIC方法的指导依据是官方给出的COSMIC功能规模度量方法4.0.1版[ 2 ] (The COSMIC Functional Size Measurement Method v4.0.1，下文简称度量手册)。度量手册给出了COSMIC方法的10个原则和17条规则，分三个阶段(度量策略阶段、映射阶段和度量阶段)实施。度量策略阶段是COSMIC方法的第一个阶段，在该阶段，准确识别功能用户以及其他度量元素是确保度量一致性的前提和保证，但是在实践中往往存在这样或那样的问题。 2.1. COSMIC方法度量策略阶段需要完成的工作 COSMIC方法度量策略阶段的起点是软件需求文档，终点是确定功能用户、粒度级别和层。此阶段需要完成以下工作： 明确度量目的，由度量目的导出度量范围，分解软件层级，识别粒度级别，识别功能用户。 2.2. COSMIC方法度量策略阶段存在的困难 在运用COSMIC方法进行度量实践时，在其策略阶段仍然存在以下问题： 2.2.1. 缺少可实施的方法指导 度量手册给出了COSMIC方法策略阶段的3个原则和3条规则，但对于初学者往往无从下手。 2.2.2. 需求理解不同导致度量不一致 对于软件需求文档的理解，取决于客观和主观两个方面：客观方面，不可否认的是软件需求文档的质量问题广泛存在着，度量人员在面对一份质量较差的需求时，往往花费大量精力去阅读和分析，仍不能正确地理解需求描述，度量结果也就很难达成一致；主观方面，虽然通过主观臆测进行度量的做法是不科学的，而且这也不符合COSMIC方法的基本要求，但是实践中，在对软件需求文档进行分析时，往往不可避免地需要进行人工逻辑推理。这是因为需求文档本身离不开自然语言的描述，也就避免不了自然语言的模糊性 [ 3 ] 。
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user: 4. 实验验证 电饭煲系统(Rice Cooker application) [ 8 ] 是COSMIC官方给出的实时软件案例，用于控制智能电饭煲的自动烹饪。该软件的功能需求章节的描述如表4。 使用本文方法提取该系统候选候选功能用户的流程如下。 Table 3 Division sentence element FUR短句 划分句子成分 主语 状语 谓语 宾语 补语 直接宾语 间接宾语 表3. 划分句子成分 4.1. 智能断句处理 按照步骤3.2将功能需求章节进行断句，结果如图2所示。 4.2. 人工处理 按照步骤3.3~3.5，将短句进行“手工调整”、“补齐句子成分”和“替换代词”等操作，得到FUR短句如表5所示。 4.3. 分词工具处理 使用NLPIR分词工具，对人工处理后得到的FUR短句进行分词和词性标注(步骤3.6~步骤3.7)，如图3所示。 4.4. 划分句子成分 对分词处理后需进行人工纠错(步骤3.8)，并将划分好的句子成分(步骤3.9)填入Excel相应列中，如图4所示。 4.5. 提取候选功能用户 按照步骤3.10所述，提取该软件的候选功能用户为：用户、计时器、温度传感器、加热器、指示灯。
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user: 5. 结束语 本文在遵循COSMIC方法的基础上，提出了一种半自动化的需求预处理方法。通过引入智能工具替 Table 4 Division sentence element 电饭煲有三种烹饪模式：快速、正常和煮粥模式。除非用户选定特定的烹饪模式并按下START，否则电饭煲将按照正常模式煮饭。 实时软件能够自动为加热器提供在给定的模式和给定持续时间的目标温度。每隔30秒，一个新的目标温度将被设置；每隔5秒，实际温度将从外部温度传感器获取，并于目标温度进行比对。目标温度减去实际温度的差值为正时，加热器被设置为开，否则为关。 煮饭和保温过程中有相应的指示灯亮着提示电饭煲状态。 表4. 划分句子成分 Table 5 Short sentences of FU 人工处理(“调、补、替”)得到FUR短句 用户按下特定烹饪模式和START键，向电饭煲发出烹饪指令 电饭煲写入特定烹饪模式。 电饭煲能够读取给定的烹饪模式 电饭煲能够读取给定持续时间的目标温度。 计时器每隔30秒向电饭煲发送一段时间信号， 电饭煲设置一个新的目标温度； 计时器每隔5秒向电饭煲发送一段时间信号， 电饭煲将从外部温度传感器获取实际温度， 电饭煲向加热器发送开/关指令。 电饭煲向相应的指示灯发送开/关指令。 表5. FUR短句 图2. 智能断句结果 图3. NLPIR的分词结果 图4. 划分句子成分 代部分手工操作，将COSMIC方法度量策略阶段的原则和规则，转化成为易于操作的步骤流程。需要说明的是，本文只针对COSMIC方法的第一阶段进行了改进，得出的结果是服务后续度量工作的，并非软件的最终规模大小，要想得到最终的软件规模，还需要进行映射和度量等两个阶段的处理，这也为作者今后的实验探索提出了新的挑战。实践证明，本文方法能够更加准确、高效地完成COSMIC方法度量策略阶段的工作，为COSIMC方法识别功能用户提供了一种有效的、易于实施的新思路，也为COSMIC度量的自动化技术进行了一定的探索。
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user: 摘 要 随着深水油气资源勘探开发的快速增长，深海高分辨率三维地震资料精细处理和深度处理技术越来越成熟。本文对三维地震勘探技术在南海资源勘探开发中的应用进行了总结，从海底资源勘探开发、水深地形地貌反演、深水地质灾害识别评估三个方面进行了论述，并提出了目前研究工作中尚未解决的问题及未来的发展方向和研究重点。对促进和丰富我国深海三维地震资料的深度处理与应用，深入研究和认识深海沉积与工程环境具有重要意义。 关键词 :三维地震勘探，资源勘探开发，资料深度处理应用，南海
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user: 1. 引言 地震波中包含着丰富的地球内部信息资料，地震层析成像是研究地球内部层序地层、构造结构特征的重要手段，常规三维地震主要用于油气资源勘探、地壳扩张等构造活动的研究中[ 1 ] [ 2 ] ，其目标层主要集中在深层沉积体中，浅表层沉积体的分辨率较差。近年来，随着深水油气资源勘探开发的快速增长，深海高分辨率三维地震资料越来越多[ 3 ] ，三维地震资料精细处理和深度处理技术越来越成熟，利用精细化处理后的高分辨率三维地震数据可以对海底地形地貌、沉积体系进行识别、分析、研究[ 4 ] -[ 7 ] ，也可以对海底潜在的浅层地质灾害和天然气水合物进行识别[ 8 ] -[ 10 ] 。在深水区，利用三维地震资料对海底(尤其是深水油气田资源区)地质灾害进行评估，具有非常大的价值[ 11 ] 。本文对三维地震勘探技术在南海资源勘探开发中的应用进行了总结，从海底资源勘探开发、水深地形地貌反演、深水地质灾害识别评估三个方面进行了论述，并提出了目前研究工作中尚未解决的问题及未来的发展方向和研究重点。对促进和丰富我国深海三维地震资料的深度处理与应用，深入研究和认识深海沉积与工程环境具有重要意义。
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user: 2. 三维地震勘探技术在南海的应用进展 2.1. 水深地形地貌反演 三维地震勘探资料主要用于海底复杂地质构造、油气资源勘探等的高精度探测，近年来，许多学者尝试根据三维地震勘探资料提取水深数据[ 12 ] -[ 15 ] ，其具体步骤如下：设定海底反射波拾取标准；进而以神经网络原理进行程序化坐标拾取，通过在三维地震剖面上拾取海底双程反射时间；最后以1500 m/s的平均声速进行反射时间和水深数据的转换。由于该方法在进行时深转换时用的是1500 m/s的平均声速，并没有进行误差校正，因此获得的是相对尺度的水深，与实际水深存在一定的误差，绝对精度不高，但相对水深地形地貌分辨率较高，且与水深无关[ 16 ] ，并不影响对海底地形地貌和地质灾害的进一步研究。 李斌[ 12 ] 、陈义兰[ 14 ] 、杨文达[ 17 ] 等均对三维地震勘探技术反演水深地形地貌在南海海域的应用进行了研究。其中，陈义兰等在荔湾油气田区分别利用船载多波束测深数据、三维地震资料、AUV搭载多波束数据，对不同方法获得的研究区水深地形地貌结果(图1)进行比较分析，结果表明：AUV获取的水深地形地貌资料最为精细；参考AUV数据，经过精细改正的地震反演水深数据精度要优于船载多波束的精度；如果地震数据未经精细处理，则其反演水深数据的绝对精度较差。 图1. 不同设备测量获得的深海海底地形图(据文献[ 14 ] ) 2.2. 海底地质灾害识别评估 三维地震数据是以深层勘探为目的的[ 18 ] ，资料存在分辨率低、偏移距大等问题，因此，在对浅地层地质灾害进行识别评估前，应提高三维地震的分辨率[ 19 ] 。目前提高三维地震分辨率的处理内容主要包括振幅补偿、去噪、子波处理、精细速度分析、振幅保持、叠加、叠后时间偏移等[ 20 ] 。经对三高处理后，浅部地层分辨率显著改善，三维地震反射波成像品质明显提高，可以较为清晰地反映海底浅表层土体的反射信息。经进一步解译分析，可以识别海底滑坡、断层、浅层气、泥火山、麻坑等地质灾害类型。 杨文达[ 17 ] 、罗鹰[ 21 ] 等利用高分辨率的三维地震资料对南海不同区域，尤其是油气田资源区的浅层地质灾害类型、特点及其分布等进行了研究，结果表明：经过高分辨率处理的三维地震数据精度明显提高，尤其是在海底以下1.5 s范围内的地震剖面，地层内部反射结构更为清晰；通过三维地震资料可以识别出南海海域有可能引发海底地质灾害的不稳定因素主要有海底滑坡、断层、浅层气、泥火山、麻坑、侵蚀槽、碎屑流沉积体、蠕动海底等，高质量的三维地震资料基本可以满足海底地质灾害评价的需要。 李西双[ 22 ] 等基于三维地震等地球物理数据，对南海北部陆坡区峡谷内滑坡的搬运过程、发育和触发机制、滑坡面积及其地质灾害风险等进行了详细研究，结果表明：峡谷内小型滑坡发育，最近的滑坡主要表现出半透明或平行反射，分别代表了峡谷内滑坡具有脆性和塑性两种变形方式；大多数滑坡的面积不超过3 km 2 ；研究区块体搬运的触发机制是沉积物的自重负荷、坡度和弱的土体力学性质。 2.3. 海底资源勘探开发 传统上，三维地震主要用于对不同类型的油气资源进行勘探调查，陈佳梁[ 23 ] 、王彦峰[ 24 ] 等对隐蔽型、缝洞型油气藏的高精度三维地震勘探技术进行了研究，曾宪军[ 25 ] 等对南海北部海域海底油气资源调查技术及其应用进行了研究，为我国南海海域油气资源调查提供了技术支持。 随着我国在南海海域发现了丰富的天然气水合物资源，在十一五期间实施了“海洋天然气水合物的地震识别技术”研究[ 26 ] 。大量的科研人员投入到天然气水合物的三维地震识别研究中[ 27 ] 。针对南海海域天然气水合物的特点和赋存条件，形成了一套天然气水合物的高分辨率三维地震调查技术。根据天然气水合物在地震剖面上的响应，对适合天然气水合物调查的三维地震调查频带参数进行了研究[ 28 ] [ 29 ] ；从反射振幅等角度出发，分析了三维地震调查导航定位、电缆排缆长度与水合物信息识别的关系[ 30 ] -[ 33 ] 。形成了震源与电缆沉放深度、电缆排列长度与道数组合等的水合物三维地震组合参数。
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user: 3. 发展方向与研究重点 3.1. 目前存在的主要问题 目前南海大陆边缘深水油气和前新生界油气的勘探和研究程度都还很低，南海三维地震勘探资料大部分集中在已知油气资源区。相对我国南海深水广阔海域，尚存在三维地震勘探调查的空白区；另外，因部门管理的不同，南海深水区调查获得的大量不同类型数据资料分散在不同的部门，不利于勘探调查资料的深入处理应用。与三维地震勘探资料深度处理相关的深水海域地质、水文环境和沉积物岩土力学性质等地质灾害相关区域背景信息没有全面系统的掌握，与地质灾害触发机制相关的底部流场特征、海域地震构造及其新近纪的活动性、地震作用下的海底土动力学特性等方面的研究还非常薄弱。 AUV/ROV/深拖等搭载多波束、浅地层和侧扫声呐设备是深水高精度地球物理勘察或地质灾害勘察的保证。我国目前引进了深水(作业水深3000 m)作业级ROV等，开展了AUV的研制，但尚不具备深水作业的能力。此外，原位测试、现场原位监测和单元模型测试等技术水平能够满足近海(50 m以浅)水域的要求，尚无法进入深水(大于200 m)。在原位测试探头标定和检测等只能依靠国外供应商。而AUV研发中的电源供给与管理、惯性导航定位和测试模块集成管理等关键技术尚未攻克。深水钻探取样和现场原位测试——坐底式/钻孔式静力触探设备和测试探头等的研究与国际先进水平的差距较大，在深水(大于400 m)的相关工作几乎都委托国外执行；缺乏相关经验，积累的深水沉积物的物理力学性质参数的数据也有限。这极大的限制了我国相关学科的研究，如深水地震振幅–沉积物波阻抗–沉积物物理力学的相关性质、静力触探结果与室内测试结果的相互校准研究等。 3.2. 夯实基础数据资料应用研究 我国已实施过多次海域综合调查，累积了大量不同时代、不同分辨率、不同类型的地形、地貌、沉积物、重力、工程地质和构造等数据资料。整合和同化这些数据，构建国家海洋长期数据集，在区域性多波束和三维地震首波时程等数据支持下，编制高分辨海底形态图，以此为基础识别地质灾害，甄选海底滑坡、浊流多发区域，摸清深水地质灾害的类型和分布，编制地质灾害图，显示地质灾害特征分布，描绘与重现有关的事件量级，建立海底滑坡编录，为开展深入研究奠定基础。 3.3. 构建深水调查研究能力 我们深水勘察技术和工具所需的深度和技术要点在过去的十年里已经得到了明显的改善。基于海底地震仪(OBS)、底流观测计、地层压力传感器、新型海水电池、水下接驳器和光纤传输等技术均取得了重要突破，研制适用于深水可长期布放于海底的观测系统和观测网络，攻克高精度网络化综合观测系统设计布设的技术堡垒，搭建起海底原位观测网络，获取海洋基本要素变换的观测数据，分析其较大尺度的动态变化及影响，为构建区域地质模型和地质灾害数据模拟提供输入指标。 AUV已在国际深水油气开发工程中得到广泛应用，成为深水地质灾害和工程勘察的必备和首选工具。我国在“863”项目资助下，开展了AUV技术攻关和研制，在系统集成、控制和水下声学定位等方面取得可喜的成功，还需加快技术攻关的步伐，自主建造深水作业级AUV，使之在我国管辖深水海域和国际深水工程区大显身手。 3.4. 开展三维地震勘探资料的深度处理与应用研究 针对我国南海深水资源勘探开发的重点区块，开展三维地震勘探资料的深度处理与应用研究。多波束声纳和短距离偏移三维地震技术可生成几乎完整的海底测深覆盖(以及地下地震数据)，地震折射方法(GAMBAS系统)可以提供超高分辨率(+/−0.2 m)的地层剖面，能分辨5 m以浅的海底地层，包括最上面的1 m。基于三维地震海底峰值振幅与MSCL测量的岩芯阻抗之间的关系，加上钻探取样/原位测试数据，建立三维地震首波振幅、沉积物波阻抗、沉积物物理力学性质之间的关系，可以推测出区域内不同土层土体的强度参数，进而将多波束海底坡度、三维地震资料和土体强度数据输入无限边坡稳定分析中，可以确定海底沉积物潜在的不稳定区域。通过上述技术可以实现利用地球物理数据评估区域性沉积物的工程地质特征，有效解决区域工程性质评估时取样成本高、效率低等问题。 围绕深水、超深水油气勘探开发工程，在设计、施工建设以及运行过程中存在的地质灾害风险，开展技术开发与理论分析研究；识别与圈定海域深水油气资源区的地质灾害类型，研究海底土的物理力学性质和工程地质分区；研究地质灾害分布特征、成因机制与演化规律，评价油气资源区海底稳定性并进行风险区划；开展海洋油气工程构筑物风险评价研究；推动深水、超深水海域地质灾害风险评价理论技术的发展，为深水油气资源开发提供安全保障。开发高效处理和显示三维数据的系统软件，以新的海底形态学透视方法显示区域地形、地层和地质灾害体分布与微观结构的能力，以及地层物质组成和物理力学性质等。以此为基础编制质地质灾害图，显示油气田区域中地质灾害分布特征，并且描绘地质灾害重现及量级的风险。
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user: 4. 结论 (1) 常规三维地震主要用于油气资源勘探、地壳扩张等构造活动的研究中，随着深水油气资源勘探开发的快速增长，深海高分辨率三维地震资料精细和深度处理技术越来越成熟，精细化处理后的高分辨率三维地震数据已成功应用于南海海底资源勘探开发、水深地形地貌反演、深水地质灾害识别评估等方面。 (2) 目前，存在的主要问题为深水勘探调查能力相对薄弱，与三维地震勘探资料深度处理相关的深水地质、水文环境和沉积物岩土力学性质等数据缺失等。因此，从构建深水海域勘探调查能力、夯实基础调查数据资料深度应用研究，针对我国南海深水资源勘探开发的重点区块，开展三维地震勘探资料的深度处理与应用研究。利用地球物理数据评估深水海域区域性浅表层沉积物的工程地质特征，深入研究和认识深海沉积与工程环境，有效解决取样成本高、效率低等问题。
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user: 海洋一所基本科研业务费专项(No.2015G08)。
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user: 摘 要 如今，网络信息已经覆盖到我们生活的方方面面，但随着网络的发展，网络信息过载的问题也越来越凸显，我们在网络中难以准确定位我们所需要的信息。将网页分类可以有效的提高网页搜索效率，帮助我们准确的定位所需网页。当前的网页分类算法可以处理少量网页分类，但对大规模网页进行分类效率不够理想。最近人们提出了分布式的网页分类方法，但这种方法虽然能够提高网页分类效率，但并没有改进分类算法本身。所以本文提出一种基于哈希散列和KNN的方法，设计一个适用于大规模网页分类的分类算法。 关键词 :网页分类，大规模，谱哈希，KNN
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user: 1. 引言 随着信息时代的到来，网络上的信息资源已经覆盖到我们生活的方方面面，网页的数量也正在经历爆炸式的增长。据中国互联网络信息中心(CNNIC)提供的数据，截至2014年12月，中国网站数量为335万个，年增长4.6%，中国网页数量为1899亿个，年增长26.6%。这样增长量为我们的生活带来便利和高效的同时，也带来了网络信息过载的问题，使我们迷失在浩瀚的数据之中。为了能够高效、准确的定位我们所需要的网页，许多技术先后被提出，包括搜索引擎和分类处理等等。 在处理海量数据时的一个重要的方法便是把它们进行分类，顾名思义，网页分类就是根据网页所承载的信息进行分类。网页分类可以将网页按照类别存储到相应的数据库中，便于用户快速、准确的找到自己所需要的网页。网页分类可以帮助提高搜索引擎的效率以及查全率和准确率。此外，网页分类也是网络安全管理的关键技术，基于网页分类，我们可以对一些网页进行快速、准确的访问控制。这对维护社会稳定、促进国家发展具有极其重要的现实意义。 此前，网页分类是由领域专家手工完成的，虽然准确率高，但效率很低，随着网页数量的增加，手工分类早已不能满足实际的需求。于是一些基于统计和机器学习的网页分类算法被提出，包括：KNN算法、决策树、支持向量机[ 1 ] 、朴素贝叶斯概率模型[ 2 ] 和神经网络[ 3 ] 。这些分类算法在处理少量网页是高效的，但在处理大规模网页时，这些方法的效率便不够理想。于是又提出了基于分布式的分类方法，这种方法虽然能够满足分类效率的要求，但并没有改进分类算法本身。所以本文提出一种基于哈希散列和KNN的方法，设计一个适用于大规模网页分类的分类算法。
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user: 2. 相关技术介绍 2.1. 当前网页分类技术及问题分析 一般来说，网页分类通常基于两种策略：手动分类和自动分类。手动分类便是依赖于领域专家对网页进行分类，这个策略的典型例子便是雅虎(www.yahoo.com)。而自动分类便是预先构建一个分类器，训练集输入到分类器中，对分类器进行训练，分类器获得相关知识，做好分类准备。 自动网页分类器也可以进一步的分为三种类型：线性分类器、非线性分类器和统计分类器。而这些基于传统向量空间模型的分类器，其分类方法都是将网页中的特征信息表示为高维空间中的一个点，这种方法在表示网页时，向量空间的维数会达到上万维，高维向量的运算开销使得这些分类器难以应付大规模的网页分类。而简单的减少特征项，降低特征空间维度会影响分类器的准确性。所以解决这个问题就要在不影响分类器准确性的前提下，降低原始网页特征空间的维度。谱哈希是一种理想的方法，它能够用短哈希码代表网页特征向量，同时保留原始网页特征，散列后，web页面维度可以大幅减少。 2.2. 谱哈希 谱哈希[ 4 ] 其基本思想是将高维空间向量映射至低维汉明空间(Hamming Space) [ 5 ] ，并保持原空间向量相似性，使得新空间向量的汉明距离(Hamming Distance)反映原空间向量相似度的哈希算法。谱哈希将编码过程视为图分割过程，对高维数据集进行谱分析，通过放松约束条件将问题转化成拉普拉斯特征图的降维问题，从而求解得到网页的哈希编码。假设有n个d维的网页对象，将该这些表示为 ，将所有对象数据嵌入到汉明空间后的结果为 ，则谱哈希算法可描述为下述优化问题： (1) (1) 式中Y i 表示Y的第i行，r表示哈希编码序列的长度， ，W是原始空间中的邻接矩阵，W ij 表示原始空间中两样本点X i 与X j 之间的相似度。约束条件中 表示每个哈希值取0或1的概率相等， 表示不同位上的哈希编码之间不相关。引入对角矩阵D，使得对角元素 ，则目标函数化为： (2) (2) 式中 ，称为拉普拉斯矩阵。众所周知，这是一个NP难的问题，但若放宽条件 ，使 ，则问题变为求拉普拉斯矩阵的较小的r个特征值对应的特征向量(不包括0特征)，通过选取合适的阈值对这些特征向量进行量化即可得到对像哈希码。 2.3. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) TF-IDF [ 6 ] 是一种统计方法，用以评估一个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF-IDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，TF表示词条在文档中出现的频率。其计算公式如下： (3) (3) 式中 是t词在文档中的出现次数，而分母则是在文档中所有k个字词的出现次数之和。 IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)，是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到，其公式如下： (4) (4) 式中 表示语料库中的文档总数。 表示包含t词的文档数。 则词t的TF-IDF值计算公式如下： (5) 2.4. KNN (K-Nearest Neighbor)最近邻规则分类 KNN (K-Nearest Neighbor， KNN)最近邻分类算法[ 7 ] ，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本d x 在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则d x 也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。具体的算法步骤如下： 一：首先计算d x 与训练集中每个样本之间的相似度(本文使用余弦距离作为度量两个向量之间的相似度)，公式如下： (6) 表示d i 和d j 向量之间的相似度；M表示维度。W ik 代表向量d i 的第k位。 二：对相似度计算结果排序，选出相似度高的前K项 三：假设前K项分别属于C个类，计算d x 在C j 类中的累计的相似度，公式如下： (7) 当d i 属于C j 类时 ，否则 四：d x 被分类为累计相似度最高的类