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又称鲕粒灰岩，是一种以鲕粒为主要组分的石灰岩，它是一种良好的储油岩.它是兼具化学和机械成因的石灰岩。鲕粒的形成：水介质每搅动一次，生物碎屑、球粒、内碎屑、陆源碎屑等便处于悬浮状态，同时促使二氧化碳从水体中逸出，过饱和的碳酸钙围绕碎屑颗粒沉淀一圈包壳，这样周而复始的搅动，便形成具有一圈圈同心纹包壳的鲕粒。当鲕粒达到一定大小，其质量超过波浪、水流搅动的能量，便堆积在海底，不再被搅动，并为亮晶方解石胶结，形成亮晶鲕粒灰岩。形成于碳酸钙处于过饱和状态的海、湖波浪活动地带或潮汐通道水流活动地带。
目目目目 录录录录 绪论-------------------------------------------------------------------------------------------3页 第一章 矿井基本概况-------------------------------------------------------------------4页 第二章 地层- -----------------------------------------------------------------------------5页 第三章 含煤地层的沉积环境和聚煤特征-------------------------------------------9页 第四章 构造 ----------------------------------------------------------------------------12页 第五章 煤层 ------------------------------------------------------------------------------8页 第六章 矿区水文地质- -----------------------------------------------------------------23页 第七章 构造对生产、开采、采区、工作面布置的影响- ------------------------26页 第八章 结论--------------------------------------------------------------------------------28页 第九章 致谢--------------------------------------------------------------------------------29页 第十章 主要参考文献----------------------------------------------------------------------30页 绪 论 2我国煤炭资源丰富，储量和产量均居世界前列。近年来随着国民经济的发展和综合国力的提高，石油、天然气 、水力、核电等其他能源有了较大发展，但是煤炭仍然是我国的主要能源，预计在今后50年内这种状况不会有根本性改变。进入21C要求我国煤炭工业深化改革，尽快摆粗放经营的旧模式，步入低投入高产出，高效益的良性循环轨道。煤炭工业的发展依赖于煤炭科学技术的进步，其中包括煤炭地质工程的进步，加强煤矿地质理论研究和发展煤矿地质工程技术，对促进煤炭科学技术的进步有十分主要的意义。煤炭的工程技术人员，（包括采矿、测量、建井、环保等非地质类专业的工程技术人员）掌握扎实的地质理论知识，在生产实践中不断深化对煤矿建设，生产中地质规律的知识是十分必要的。 一、矿井地质工作的目的和任务。 查明地质条件，地质条件对绝大多数矿井都有普遍意义，各矿以实际出发，抓住主要地质问题，还要满足当前，考虑长远，并能化害为利。 二、提供地质资料，地质资料是编制生产建设计划，井巷工程设计，采掘作业规程的必要依据。 三、指导采掘生产，矿井地质人员要深入现场调查研究把工作做到掘进头和回采工作面，指导采掘工作面工作的合理进行。 四、组织矿井勘探补充一些地质勘探工作，提高储量级别，增加矿井储量，延长矿井寿命。 五、进行储量管理，矿井地质人员定期计算储量，进行储量管理。 六、调查伴生矿井，综合利用矿井资源的原则，提高煤的经济效益。 第一章 矿井基本概况 3 平禹煤电公司白庙煤矿位于河南省禹州市西27km文殊镇境内，原为禹州市管辖的地方国营煤矿，2004年3月被平煤集团兼并。矿井东距许昌市60km，南至平顶山市48km。本区交通方便，从禹州市有柏油路达文殊镇矿井通过5km的公路与文殊镇相连，北通登封、洛阳东经禹州市可达许昌，向南经神后镇可至郏县、平顶山等地。 另外有许昌禹州窄规铁路及平禹准规铁路为在区煤炭外运提高良好条件。 井田范围，白庙井田位于云盖山矿区的东北端，东西长2.24km南北宽2km面积4.9km2 北起二1煤层露头，南至下白谷断层，东以竹园沟断层和文殊断层为界，西北部云盖山断层以上部分以第123勘探线以西300m为界，云盖山断层以下部分以第123勘探线以东275m为界。 第二章 地层 4 5本井田属于云盖山煤田一部分，通过1/5000地质填图和钻探揭露的地层从老到新分述如下： 寒武系（∈） 分布云盖山井田北侧，构成二叠系含煤地层的沉积基底。精查阶段，少数水文地质钻孔控制该 层30-50m。多数钻孔至即停钻，仅水源详勘基准孔19-1揭露寒武地层达500m以上，据此配合地表工作对其划分如下： （一） 中寒武统（∈2） 1、毛庄组（∈2m） 下部紫色和绿色泥岩夹薄层状浅灰色泥岩，上部为中厚层状鲕状灰岩间夹薄层状暗紫色泥岩和浅灰色薄层状灰岩互层。厚度揭露不全，大于57m，产三叶虫，馒头裸壳虫。 2、徐庄组（∈2X） 下部为紫色砂质泥岩夹粉砂岩及透镜状灰岩，与下部地层整合接触。上部为灰，深灰色厚层条带状灰岩，间夹绿色泥岩，鲕状灰岩，致密灰岩及含海绿石砂岩全厚139.60m，有河南盾壳虫，小东北虫，登封虫，毛孔野生虫，圆货贝。 3、张夏组（∈2zh） 下部为粗鲕状亮晶灰岩，生物碎屑---砾屑灰岩，富含腕足，棘皮，软舌螺三叶虫动物化石碎片。往下泥质条带增多，与下伏地层整合接角。上部为细鲕状细晶灰岩，变鲕微晶微岩，镜下可见团球粒变余残影，厚岩可能为鲕粒亮晶灰岩，全组厚度171m。 （二）上寒武统崮山组（∈3g） 岩性为灰白色中厚层状白云质灰岩，具有不明显鲕状结构，顶部风化后呈灰黑色为其特征，厚115.40m,这一个存在与否有争议的地层，暂予保留，有待进一步确定。 （三）上石炭统太厚组（C3t） 底界以铝土层与下伏上寒武统崮山组白云质炭岩呈平行假整合接角，上界止于本组L11灰岩顶面或L11灰岩之上的海相泥岩顶面。厚44.2—101.60m，平均64.05m。本组由一套含煤层的砂岩，泥岩和灰岩组成，称为一段煤。共含灰岩11层，常见者8层；含水量煤10余层，多为薄煤层或煤线；仅一4煤偶尔达到可采厚度。绝大多当选情况下，灰岩构造煤层的顶板，岩性均为生物碎屑灰岩。该组按岩性组合分为四段。 1） 底部铝土泥岩段：浅灰色，灰色铝土泥岩。下部含赤铁矿，为紫红色，局部夹砂质泥岩及不稳定煤线和灰岩透镜体，中部大都具豆状，鲕状结构，富含黄铁矿 5
您好！请参考： 如果不满意，欢迎追问。
1.图像分块（纹理不可能存在于一个点里），用graycomatrix得到每块的共生矩阵2.用graycoprops得到该共生矩阵的相应特征，为Contrast Correlation Energy Homogeneity如：g=graycoprops(graycomatrix(C{i,j},'offset',[0 D; -D D; -D 0; -D -D]));pg=[g.Contrast g.Correlation g.Energy g.Homogeneity];
一）特点：纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质.但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的.与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算.在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功.作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力.但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差.另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理.例如,水中的倒影,光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化.由于这些不是物体本身的特性,因而将纹理信息应用于检索时,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”.在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时,利用纹理特征是一种有效的方法.但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候,通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别.（二）常用的特征提取与匹配方法纹理特征描述方法分类（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性.统计方法中另一种典型方法,则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征,即通过对图像的能量谱函数的计算,提取纹理的粗细度及方向性等特征参数（2）几何法所谓几何法,是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法.纹理基元理论认为,复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成.在几何法中,比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法.（3）模型法模型法以图像的构造模型为基础,采用模型的参数作为纹理特征.典型的方法是随机场模型法,如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和 Gibbs 随机场模型法（4）信号处理法纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等.
搬运自本人 CSDN 博客： 《纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵》 注：本文中大量行内 Latex 公式在中不支持，如果想要仔细参阅，请移步上面的 CSDN 博客链接。
在前面的博文 《图像纹理特征总体简述》 中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。
参考网址： 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵（GLCM）理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》
参考论文： 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究》——冯建辉 《灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现》——焦蓬蓬
LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。 LBP是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器与其他机器学习算法联合使用。
LBP算法的核心思想，是以某个像素点为中心，与其邻域像素点共同计算。关于邻域像素点的选择方法，其实并不唯一：
这里选择环形邻域的方法进行说明： 窗口中心的像素点作为中心，该像素点的像素值作为阈值。然后将周围8个像素点的灰度值与该阈值进行比较，若周围某像素值大于中心像素值，则该像素点位置被标记为1；反之，该像素点标记为0。 如此这样，该窗口的8个点可以产生8位的无符号数，这样就得到了该窗口的LBP值，该值反应了该窗口的纹理信息。如下图所示：
图中，中心像素点的像素值作为阈值，其值v = 3；周围邻域8个像素值中，有3个比阈值小的像素点置0，5个比阈值大的像素点置1。
LBP算法的计算公式如下：
$$ LBP_{P, R}(x_{c},y_{c}) = \sum_{p=0}^{P-1}s(g_{p} - g_{c})2^p, s(x)=\left{\begin{matrix}1 : x \geq 0 \ 0 : x \leq 0 \end{matrix}\right. $$
LBP纹理特征向量，一般以图像分块LBP直方图表示。具体步骤如下：
得到了整幅图像的LBP纹理特征后，便可以利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。
这两天笔者将会对源码进行测试封装，以后会上传到我的GitHub网站上。
灰度共生矩阵法(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于 方向、相邻间隔、变化幅度等 综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。 对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。
计算纹理特征第一步，就是将多通道的图像（一般指RGB图像）转换为灰度图像，分别提取出多个通道的灰度图像。 纹理特征是一种结构特征，使用不同通道图像得到的纹理特征都是一样的，所以可以任意选择其一。
一般在一幅图像中的灰度级有256级，从0--255。但在计算灰度共生矩阵时我们并不需要256个灰度级，且计算量实在太大，所以一般分为8个灰度级或16个灰度级。 而且当分成8个灰度级时，如果直接将像素点的灰度值除以32取整，会引起影像清晰度降低，所以进行灰度级压缩时，首先我们会将图片进行直方图均衡化处理，增加灰度值的动态范围，这样就增加了影像的整体对比效果。 注：笔者后文中的例子中，为了简要说明，所以灰度等级简单设置为4。
计算特征值前，先选择计算过程中的一些参数：
下面分部且适当的使用一些例子说明计算过程：
为了达到简单说明计算纹理特征值的目的，笔者此处做简要的假设：灰度被分为4阶，灰度阶从0--3；窗口大小为6 × 6； 窗口A的灰度矩阵A如下：
窗口B的灰度矩阵B如下：
此处以左上角元素为坐标原点，原点记为(1, 1)；以此为基础举例，第四行第二列的点记为(4, 2)；
情景1：d = 1，求0°方向矩阵A的共生矩阵： 则按照0°方向（即水平方向 从左向右，从右向左两个方向 ），统计矩阵值(1, 2)，则如下图所示：
$$ P_{A}(d=1, \theta =0^o)=\begin{vmatrix} 0 & 8 & 0 & 7 \ 8 & 0 & 8 & 0 \ 0 & 8 & 0 & 7 \ 7 & 0 & 7 & 0 \end{vmatrix} $$
情景2：d = 1，求45°方向矩阵A的共生矩阵： 按照情景1，同理可得此时的统计矩阵结果如下： $$ P_{A}(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12 \end{vmatrix} $$
情景3：d = 1，求0°与45°方向矩阵B的共生矩阵： 与前面同理，可以得到矩阵B的统计及矩阵结果如下： $$ P_{B}(d=1, \theta =0^o)=\begin{vmatrix} 24 & 4 & 0 & 0 \ 4 & 8 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 2 \ 0 & 0 & 2 & 4 \end{vmatrix} $$
$$ P_{B}(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 18 & 3 & 3 & 0 \ 3 & 6 & 1 & 1 \ 3 & 1 & 6 & 1 \ 0 & 1 & 1 & 2 \end{vmatrix} $$
矩阵A, B的其余90°、135°矩阵与上面同理，所以笔者偷懒略去。
这样，我们就已经计算得到了单个窗口的灰度共生矩阵的各个方向的矩阵，下面就要用刚才算出的矩阵计算灰度共生矩阵特征值。 用P表示灰度共生矩阵的归一化频率矩阵，其中i, j表示按照某方向同时出现于两个像素的某两个级别的灰度值，所以P(i, j)表示满足这种情况的两个像素出现的概率。 以上述情景2中的矩阵为例： 原矩阵为： $$ P(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12 \end{vmatrix} $$
归一化后，矩阵形式变为： $$ P(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12/50 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14/50 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12/50 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12/50 \end{vmatrix} $$
灰度共生矩阵理论的前辈Haralick等人用灰度共生矩阵提出了14中特征值，但由于灰度共生矩阵的计算量很大，所以为了简便，我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征： 能量、对比度、相关度、熵 。
$ ASM = \sum_{i} \sum_{j}P(i, j)^2 $ 能量是灰度共生矩阵各元素的平方和，又被称角二阶距。它是图像纹理灰度变化均一的度量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度。
$ CON = \sum_{i} \sum_{j} (i-j)^2 P(i,j) $ 对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性矩，它体现矩阵的值如何分布，反映了图像的清晰度和纹理沟纹的深浅。
$ CORRLN = [\sum_{i} \sum_{j}((ij)P(i,j)) - \mu_{x} \mu_{y}]/ \sigma_{x} \sigma_{y} $ 相关度体现了空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，反映了图像局部灰度相关性。
$ ENT = - \sum_{i} \sum_{j} P(i,j) \log P(i,j) $ 熵体现了图像纹理的随机性。若共生矩阵中所有值都相等，取得最大值；若共生矩阵中的值不均匀，则其值会变得很小。
求出该灰度共生矩阵各个方向的特征值后，再对这些特征值进行均值和方差的计算，这样处理就消除了方向分量对纹理特征的影响。
一个滑动窗口计算结束后，该窗口就可以移动一个像素点，形成另一个小窗口图像，重复进行上一步的计算，生成新窗口图像的共生矩阵和纹理特征值； 以此类推，滑动窗口遍历完所有的图像像素点后，整个图像就形成了一个由纹理特征值构成的一个纹理特征值矩阵。
之后，就可以将这个纹理特征值矩阵转换成纹理特征图像。
笔者已经对源码进行测试了封装，并上传到了笔者的GitHub网站上。 GitHub：
Correlation范围 [-1 1]Contrast范围 [0 (size(GLCM,1)-1)^2]
毕业论文属科技论文，它应具有以下特点：
1、科学性
科学性――就描述对象而论，是指论文只涉及科学与技术领域的命题;就描述内容来看，是指它要求文章的论述具有可信性。科技论文不能凭主观臆断或个人好恶随意舍取素材或得出的结论。论点的推理要求严密、并正确可信。揭示的是普遍规律或特殊规律。
2、逻辑性
辩证逻辑揭示内在规律和联系。
形式逻辑揭示外部规律和联系。
逻辑性是文章的结构特点，它要求论文的脉络清晰、结构严谨、推论合理、演算正确、符号规范、文字通顺、前呼后应、自成系统。不论文章所涉及的专题大小如何，都应该有自己的前提或假说、论证素材和推断结论，不应该是一堆堆数据罗列或一串串现象的自然描绘。
3、首创性
首创性是对描述的内容区别于其它文献的一种特殊要求，创新是科技论文的灵魂。它要求论文所提示的事物现象、属性、特点、以及事物变化时所遵循的规律，必须是前所未见的、首创的、或部分是首创的，而不是对他人工作的复述或解释。
首创性就是要说出别人没有说过的话，道出别人没有道出的理，有新意，有独道。
4、继承性
就是要站在巨人的肩膀上去看旧问题发现新问题。
论文的特征就是论说、阐明道理，揭示某种规律和特征。因而不是记事状物，也不是叙述过程，更不是抒发情感。
毕业论文的写作特点
1指导性
毕业论文与学术论文的区别之一，它是在论文指导教师的指导下完成的，指导教师必须有讲师以上资格。指导教师帮助学生指定参考文献，确定选题，审定学生选题和开题报告，指导学生编写论文提纲及修改论文，注意毕业论文格式规范，一方面要发挥指导的作用，另一方面要知人善用，激发学生科研的主动性、积极性和创造性。
2习作性
与专用于发表和传播性的学术论不同的是，毕业论文具有习作性。大学生最后一个学期，集中精力写好毕业论文，是在教师指导下，综合运用本专业所学的基础理论、专门知识和基本技能解决论题中问题的过程，毕业论文的写作是对所学知识的运用和深化。是把知识转化为能力的实际训练，
3层次性
专业人员的学术论文，一般反映某专业领域的.最新学术成果，有较高的学术价值。但大学生的毕业论文因受各种限制，如缺乏写作经验，缺乏运用知识独立进行研究的训练，撰写毕业论文时间受限，文章的其质量要求相应低一些。一般学校把毕业论文安排在最后一个学期，实际上是停课定毕业论文，写作时间仅为10周左右。
4专业性
专业性是文理科毕业论文的本质特点。所属专业不同，在遵守共性的毕业论文基本规范的前提下，撰写论文无论是选题、参考文献、研究方法都有极强的专业性。
体育论文的撰写
(一)选题。 体育论文的选题反映了研究者的信仰、知识、习惯、兴趣以及价值观念，因而应该通过自已选题，自觉地发挥主观能动性。
(二)结合写作进行专题学习。 通过学习，既可以继承前人已有的研究成果作为自己立论的起点，又能通过收集有关必要的资料，作为引用的论据。为此，积极地储备资料是非常有必要的。
(三)注意定义的准确性。 体育论文中涉及的主要概念性定义，应做出此定义的界定表述，以便交流讨论，避免引起误解。
(四)文章从写提纲、修改提纲开始。 有了好的提纲，才可能写出好的论文，提纲可以写成两级或三级标题的形式，成文后也免去大的改动。
(五)数据要准确。 体育论文中希望提供量化的内容和数据，必须是准确为前提，测量与调查的原始数据尤其要准确，测试条件要规范统一。运用数量统计分折所得出的结论性效果，一定要进行体育统计学的检验。
(六)文字要力求平实。 论文的科学性要求论文撰写尽可能运用规范的书面语言，文风力求平凡朴实，不用描写，形容与渲染，也要忌避粗俗语言，论文的语言美就在于简练严谨。
(七)注意体育教学的特殊性 。体育教学不同于科学技术行为，它是研究教师的教育和学生的学习、锻炼行为效果和规律为主的。因此，体育 教学论文的撰写是科学研究的行为之一，只有对体育教学研究得越深，才能得到理想的效果。
(八)写关键词。 可将文中最能表达论点的关键用语表述在“摘要”前，引起读者的关注。
期刊论文的外部特征有刊名、出版年、卷号、期号、页码等信息。 扩展资料 期刊论文的外部特征有刊名、出版年、卷号、期号、页码等信息。期刊论文的'外部特征主要是将不同的文献来按照不同的要求来进行排列，来满足用户需求的检索语言。
核心期刊具备：集中性、代表性、学科性、权威性、层次性、相对性、动态性等特点。具体如下：
1、集中性。指少量的一组核心期刊集中了某学科大部分高质量论文。1934年，英国文献学家布拉德福揭示了文献聚散定律，为核心期刊研究奠定了基础。所以集中性是核心期刊最基本的特点。
2、代表性。指某一学科的一组核心期刊上的论文，代表着这一学科的最新水平和发展方向。这一特点是由核心期刊的集中性特点所决定的。由于一组核心期刊集中了某学科的大部分高质量论文，因此，它自然就代表着这一学科的研究水平和发展方向，学科研究的每一进展基本上都首先反映在这些核心期刊所登载的论文上。追踪这些期刊的论文，就能站在学科的最前沿，跟上学科发展的步伐。
3、学科性。指的是核心期刊总与某一学科联系在一起，某学科的核心期刊是关于这一学科文献的核心期刊，把它放到另一学科期刊中，一般就不再是核心期刊。但由于科学技术的飞速发展，学科之间的交叉与渗透错综复杂，所以在某些情况下，少数期刊可能是多个学科的核心期刊，而一个学科的核心期刊中包括一些相关学科的期刊也是正常现象。
4、权威性。指核心期刊的确定需得到公认。在核心期刊确定过程中，除应用文献计量学的原理进行筛选，还需吸收有代表性学科专家的意见，以弥补学科知识不足而产生的偏差，其研究方法要得到学科专家的认可，其研究成果要获得利用，必须得到学科专家的鉴定。因此核心期刊研制机构的权威性和对研究方法的认同是很重要的，否则核心期刊的应用成果就不能得到公认，也就难以发挥应有的作用。
5、层次性。指核心期刊中也分不同的层次，有的是该学科最重要的权威刊物，有的是层次略低的重要刊物。核心期刊每隔一段时间进行修订，例如北大版的《中文核心期刊要目总览》自1992年推出第一版以来每隔四年修订一次，南大版的CSSCI来源期刊每年修订一次，位于核心期刊前列的权威刊物，一般都会保持其核心期刊的地位，具有连续性;而层次略低的重要期刊，有时会进入核心期刊，有时则会被淘汰出核心行列，具有不稳定性。
6、相对性。指核心期刊相对于非核心期刊，仅具有相对意义，不是绝对的。确定核心期刊的方法很多，但每一种方法都存在局限，尽管人们一般综合各种方法，以互相取长补短，但也不能做到十分准确。同时，核心区是人为划定的，核心区与非核心区没有明显的、客观存在的界限。因此核心期刊与非核心期刊仅具有相对意义，不是绝对的。
7、动态性。指核心期刊是一个动态的概念，不是固定不变的。这里反映的不仅仅是核心期刊总量的变化，更有一些质的方面的异动。科学技术日新月异，作为纪录和反映科学活动成果的科技期刊也在不断发展与变化。
这种发展与变化，一方面表现为期刊的创刊、停刊、改名、合并、分辑及改变出版频率等；另一方面表现为在版期刊的质量和水平出现的变化，这方面包括原有核心期刊排名次序的异动，以及核心期刊刊种的变化，即有的核心期刊因办刊质量下降而在新的评选中落选，有的一般性期刊因办刊质量提高而进入核心期刊的行列。
学术期刊的文章通常涉及特定的学科，展示了研究领域的成果，并起到了公示的作用，其内容主要以原创研究、综述文章、书评等形式的文章为主。
学术期刊分类为：科技核心期刊（统计源期刊）、中文核心期刊、CSSCI、CSCD、双核心期刊。
根据新闻出版总署“建设‘中国期刊方阵’工作方案”的通知精神，由科技部负责组织的科技期刊的推荐评选工作已经结束。科技部于日前公布了评选结果，共评出716种科技期刊进入“中国期刊方阵”，高校期刊入选113种。
其中，高知名度、高学术水平期刊40种，高校占7种；国家期刊奖、国家期刊提名奖期刊58种，高校占3种。百种重点社科期刊、百种重点科技期刊122种，高校占18种；社会效益、经济效益好的期刊496种，高校占85种。
扩展资料
在国际科学界，如何正确评价基础科学研究成果已引起越来越广泛的关注。而被SCI、SSCI收录的科技论文的多寡则被看作衡量一个国家的基础科学研究水平、科技实力和科技论文水平高低的重要评价指标。
通过中国新闻出版总署网站进行在线查询登陆中华人民共和国新闻出版总署网站，在新闻机构查询栏中输入媒体名称，并选择媒体类别，进行检索。若是正式刊物，会显示该期刊的相关信息。若是非法刊物，会显示“当前大陆地区出版发行并经新闻出版总署批准的期刊中未搜索到您查刊！”字样。
参考资料来源：百度百科-学术期刊
特点是简单明白，容易确认；以出身定级，只要主管部门不变刊物便享受终身级别；只要主管部门平级，各类期刊（学术期刊、消息报道、工作指导、知识普及性期刊）都属同一级别，无法区分。所以，这种分级方式只适宜在已经划定了某个特定层次、特定区域的期刊中进行（如严格的学术期刊），而不适宜在大范围内笼统采用，不然就会出现《中国社会科学》（中国社会科学院主办）和《中国音乐教育》（教育部主办）平级的滑稽现象。
中学数学中的数形结合比较明显的地方当然是函数这一块了，函数中的值域，最值，单调性以及函数的工具导数这几方面比较具体，你可以找些具体的题目，在高三总复习资料上对应的部分一定有的。希望可以帮到你。
数形结合就是运用图形来简化解题思路，数与形是数学中的两个最古老，也是最基本的研究对象，它们在一定条件下可以相互转化。 中学数学研究的对象可分为两大部分，一部分是数，一部分是形，但数与形是有联系的，这个联系称之为数形结合，或形数结合。我国著名数学家华罗庚曾说过：“数形结合百般好，隔裂分家万事非。”“数”与“形”反映了事物两个方面的属性。我们认为，数形结合，主要指的是数与形之间的一一对应关系。数形结合就是把抽象的数学语言、数量关系与直观的几何图形、位置关系结合起来，通过“以形助数”或“以数解形”即通过抽象思维与形象思维的结合，可以使复杂问题简单化，抽象问题具体化，从而起到优化解题途径的目的。 作为一种数学思想方法，数形结合的应用大致又可分为两种情形：或者借助于数的精确性来阐明形的某些属性，或者借助形的几何直观性来阐明数之间某种关系，即数形结合包括两个方面：第一种情形是“以数解形”，而第二种情形是“以形助数”。“以数解形”就是有些图形太过于简单，直接观察却看不出什么规律来，这时就需要给图形赋值，如边长、角度等等。 数形结合的思想方法是数学教学内容的主线之一，应用数形结合的思想，可以解决以下问题： 一、解决集合问题：在集合运算中常常借助于数轴、Venn图来处理集合的交、并、补等运算，从而使问题得以简化，使运算快捷明了。 二、解决函数问题：借助于图象研究函数的性质是一种常用的方法。函数图象的几何特征与数量特征紧密结合，体现了数形结合的特征与方法。 三、解决方程与不等式的问题：处理方程问题时，把方程的根的问题看作两个函数图象的交点问题；处理不等式时，从题目的条件与结论出发，联系相关函数，着重分析其几何意义，从图形上找出解题的思路。 四、解决三角函数问题：有关三角函数单调区间的确定或比较三角函数值的大小等问题，一般借助于单位圆或三角函数图象来处理，数形结合思想是处理三角函数问题的重要方法。 五、解决线性规划问题：线性规划问题是在约束条件下求目标函数的最值的问题。从图形上找思路恰好就体现了数形结合思想的应用。 六、解决数列问题：数列是一种特殊的函数，数列的通项公式以及前n项和公式可以看作关于正整数n的函数。用数形结合的思想研究数列问题是借助函数的图象进行直观分析，从而把数列的有关问题转化为函数的有关问题来解决。 七、解决解析几何问题：解析几何的基本思想就是数形结合，在解题中善于将数形结合的数学思想运用于对点、线、曲线的性质及其相互关系的研究中。 八、解决立体几何问题：立体几何中用坐标的方法将几何中的点、线、面的性质及其相互关系进行研究，可将抽象的几何问题转化纯粹的代数运算。多做几个类似的题目啊....找本专题什么的强化一下就可以了
2017大学数学论文范文
由于特殊函数是数学分析中的一种重要工具，因此特殊函数的学习及应用非常重要。但是特殊函数往往不是用一种方法就能解决的，它是多种方法的灵活运用，也是各种思想方法的集中体现，因此难度较大。下面是我整理的关于几类特殊函数的性质及应用的数学论文范文，欢迎大家阅读。
几类特殊函数的性质及应用
【摘要】本文将对数学分析中特殊函数，诸如伽玛函数、贝塔函数贝塞尔函数等超几何数列函数，具有特殊的性质和特点，在现实中得到大量的运用的函数。本文主要以简单介绍以上三种特殊函数性质，及其在其它领域的应用，诸如利用特殊函数求积分，利用特殊函数解相关物理学问题。本文首先以回顾学习几类常见特殊函数概念、性质，从而加深读者理解，然后以相关实例进行具体分析，从而达到灵活应用的目的。
【关键词】特殊函数;性质;应用;伽马函数;贝塔函数;贝塞尔函数;积分
1.引言
特殊函数是指一些具有特定性质的函数，一般有约定俗成的名称和记号，例如伽玛函数、贝塔函数、贝塞尔函数等。它们在数学分析、泛函分析、物理研究、工程应用中有着举足轻重的地位。许多特殊函数是微分方程的解或基本函数的积分，因此积分表中常常会出现特殊函数，特殊函数的定义中也经常会出现积分。传统上对特殊函数的分析主要基于对其的数值展开基础上。随着电子计算的发展，这个领域内开创了新的研究方法。
由于特殊函数是数学分析中的一种重要工具，因此特殊函数的学习及应用非常重要。本文归纳出特殊函数性质、利用特殊函数在求积分运算中的应用、特殊函数在物理学科方面的应用，利用Matlab软件画出一些特殊函数的图形，主要包含内容有：定义性质学习，作积分运算，物理知识中的应用，并结合具体例题进行了详细的探究和证明。
特殊函数定义及性质证明
特殊函数学习是数学分析的一大难点,又是一大重点,求特殊函数包含很多知识点,有很多技巧,教学中可引导学生以探究学习的方式进行归纳、总结;一方面可提高学生求函数极限的技能、技巧;另一方面也可培养学生的观察、分析、归类的能力,对学生的学习、思考习惯,很有益处。
特殊函数性质学习及其相关计算，由于题型多变，方法多样，技巧性强，加上无固定的规律可循，往往不是用一种方法就能解决的，它是多种方法的灵活运用，也是各种思想方法的集中体现，因此难度较大。解决这个问题的途径主要在于熟练掌握特殊函数的特性和一些基本方法。下面结合具体例题来探究特殊函数相关性质及应用。
2.伽马函数的性质及应用
2.1.1伽马函数的定义：
伽马函数通常定义是：这个定义只适用于的区域，因为这是积分在t=0处收敛的条件。已知函数的定义域是区间，下面讨论Г函数的两个性质。
2.1.2Г函数在区间连续。
事实上，已知假积分与无穷积分都收敛，则无穷积分在区间一致收敛。而被积函数在区间D连续。Г函数在区间连续。于是，Г函数在点z连续。因为z是区间任意一点，所以Г函数在区间连续。
2.1.3，伽马函数的递推公式
此关系可由原定义式换部积分法证明如下：
这说明在z为正整数n时，就是阶乘。
由公式(4)看出是一半纯函数，在有限区域内的奇点都是一阶极点，极点为z=0,-1,-2,...,-n,....
2.1.4用Г函数求积分
2.2贝塔函数的性质及应用
2.2.1贝塔函数的定义：
函数称为B函数(贝塔函数)。
已知的定义域是区域，下面讨论的三个性质：
贝塔函数的性质
2.2.2对称性：=。事实上，设有
2.2.3递推公式：，有事实上，由分部积分公式，，有
即
由对称性，
特别地，逐次应用递推公式，有
而，即
当时，有
此公式表明，尽管B函数与Г函数的定义在形式上没有关系，但它们之间却有着内在的联系。这个公式可推广为
2.2.4
由上式得以下几个简单公式：
2.2.5用贝塔函数求积分
例2.2.1
解：设有
(因是偶函数)
例2.2.2贝塔函数在重积分中的应用
计算，其中是由及这三条直线所围成的闭区域，
解：作变换且这个变换将区域映照成正方形：。于是
通过在计算过程中使用函数，使得用一般方法求原函数较难的问题得以轻松解决。
2.3贝塞尔函数的性质及应用
2.3.1贝塞尔函数的定义
贝塞尔函数：二阶系数线性常微分方程称为λ阶的贝塞尔方程，其中y是x的未知函数，λ是任一实数。
2.3.2贝塞尔函数的'递推公式
在式(5)、(6)中消去则得式3，消去则得式4
特别，当n为整数时，由式(3)和(4)得：
以此类推，可知当n为正整数时，可由和表示。
又因为
以此类推，可知也可用和表示。所以当n为整数时，和都可由和表示。
2.3.3为半奇数贝塞尔函数是初等函数
证：由Г函数的性质知
由递推公式知
一般，有
其中表示n个算符的连续作用，例如
由以上关系可见，半奇数阶的贝塞尔函数(n为正整数)都是初等函数。
2.3.4贝塞尔函数在物理学科的应用：
频谱有限函数新的快速收敛的取样定理，.根据具体问题，利用卷积的方法还可以调节收敛速度，达到预期效果，并且计算亦不太复杂。由一个函数的离散取样值重建该函数的取样定理是通信技术中必不可少的工具，令
称为的Fourier变换。它的逆变换是
若存在一个正数b，当是b频谱有限的。对于此类函数，只要取样间隔，则有离散取样值(这里z表示一切整数：0,)可以重建函数，
这就是Shannon取样定理。Shannon取样定理中的母函数是
由于Shannon取样定理收敛速度不够快，若当这时允许的最大取样间隔特征函数Fourier变换：
以下取样方法把贝塞尔函数引进取样定理，其特点是收敛速度快，且可根据实际问题调节收敛速度，这样就可以由不太多的取样值较为精确地确定函数。
首先建立取样定理
设：
其中是零阶贝塞尔函数。构造函数：
令
经计算：
利用分部积分法，并考虑到所以的Fourier变换。
通过函数卷积法，可加快收敛速度，使依据具体问题，适当选取N，以达到预期效果，此种可调节的取样定理，计算量没有增加很多。取：
类似地
经计算：
经计算得：
则有：设是的Fourier变换，
记则由离散取样值
因为，故该取样定理收敛速度加快是不言而喻的，通过比较得，计算量并没有加大，而且N可控制收敛速度。
例2.4，利用
引理：当
当
因为不能用初等函数表示，所以在求定积分的值时，牛顿-莱布尼茨公式不能使用，故使用如下计算公式
首先证明函数满足狄利克雷充分条件，在区间上傅立叶级数展开式为：
(1)
其中
函数的幂级数展开式为：
则关于幂级数展开式为： (2)
由引理及(2)可得
(3)
由阶修正贝塞尔函数
其中函数，且当为正整数时，取，则(3)可化为
(4)
通过(1)(4)比较系数得
又由被积函数为偶函数，所以
公式得证。
3.结束语
本文是关于特殊函数性质学习及其相关计算的探讨，通过对特殊函数性质的学习及其相关计算的归纳可以更好的掌握特殊函数在日常学习中遇到相关交叉学科时应用，并且针对不同的实例能够应用不同的特殊函数相关性质进行证明、计算，从而更加简洁，更加合理的利用特殊函数求解相关问题。有些特殊函数的应用不是固定的，它可以通过不止一种方法来证明和计算，解题时应通过观察题目结构和类型，选用一种最简捷的方法来解题。
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