基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究

隧道突涌水会使隧道施工安全性和施工顺利程度受到干扰,并且会影响到隧道建成运营质量,准确的预测隧道涌水量可以起到指导施工,保证工程质量的作用。以江西某公路为研究对象,选取地质构造、渗透率、降水量和水头高度作为评价因子,基于BP神经网络建立了公路隧道涌水量预测模型,成功的对公路隧道涌水量进行了预测,取得了良好的效果。     

基于感知评价的Internet语音终端流量控制

分析了影响因特网语音通信质量的主要因素，根据实时传输控制协议计算延迟、丢包率等网络参数，并利用RBF神经网络将参数映射为语音质量评分，根据评分值的变化动态地调整语音终端的编码速率，在保证一定语音质量的同时，缓解网络拥塞。实验证明了该方法的有效性。     

动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用

塔河油田奥陶系油气藏是大型碳酸盐岩溶洞型油气藏，其储渗空间主要为大小不同的溶洞、裂缝带、溶蚀孔隙等组成，该油气藏具有极强的非均质性，单纯用静态资料来认识这类油气藏是非常困难。文章提出利用生产动态资料和信息进行该类型油气藏研究的新思路，利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势，并以渗流理论为基础，结合试井成果，选用已知油井的产量、油嘴、油压、含水率、气油比、原油密度等6个开发动态参数作为样品输入数据，推导出影响油气藏开发的重要参数（地层系数）与生产信息的关系，建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型。通过塔里木盆地塔河油气田实例研究，说明了利用动态信息评价油气藏技术在碳酸盐岩缝洞型油气藏储层预测和非均质性分析等方面具有较高的实用价值。     

技术动态

横向各向同性层状介质的广义Dix公式标准Dix公式用法向入射的走时、均方根速度或NMO速度由PP反射波来估算均匀各向同性水平地层的厚度和层速度。对于VTI介质,qPqP波和qPqSV波的走时由4个参数和层厚度决定。如果vp/vs 很大(等效于S波速度为零),那么qPqP波的走时可以仅由3个参数和层厚度确定。1983年Blyas根据走时的Taylor展开式用反射qPqP波和qPqSV波求出了VTI介质的层参数。Ursin和Stovas在2005 年第6期Geophysics上发表文章指出可以由反射qPqP波求出3个走时参数,由qPqSV波求出2个走时参数,这样可以得到5个走时参数和5个未知的层参数。他们采用的方法是用Thomsen参数来表示反射     

基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用

针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。     

基于进化策略的BP神经网络匹配算法研究

研究了利用BP神经网络理论进行景象匹配的方法,将灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于BP神经网络景象匹配中,并对经典的进化策略进行改进,提出并实现了一种高效的基于进化策略的BP神经网络景象匹配算法.实验结果证明了算法寻优的全局性和精确性.     

二维离散小波变换的FPGA实现

提出了一种二维离散小波变换的FPGA实现方法．并对设计结果进行了功能和时序仿真。本设计方案不仅可以满足实时性的要求，而且采用模块化设计，可以实现多级小波变换。     

MATLAB的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)建立了边坡稳定性BP神经网络预测模型,并以大伙房水库输水工程引水隧洞出水口边坡稳定性评价为例,阐述了基于MATLAB的BP神经网络应用于边坡稳定性分析的可行性和可靠性.     

图像传感器产品及市场扫描

如果把计算机比作人的大脑，那么通讯就是人的神经网络．而传感器则是人的五官并具有五官的延伸功能。     

抵御已知/选择明文攻击的混沌图像加密算法

论文在对现有一类典型图像混沌加密算法的分析基础上,提出了一种改进的图像混沌加密算法。该算法引入小波变换,可以有效地克服一些混沌加密算法不能抵御已知/选择明文攻击的缺陷。