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。     

关于以能力建设为基础的培训工作研究

提高对人才能力建设的培训水平,是国有企业培训机构在人才培训工作与人力资源开发过程中需要深入研究、探索的重要课题。针对中国石油化工集团公司推进改革发展、实现企业战略目标对高级管理人才的需求,以企业高级管理人才任职前培训为目标,在培训需求研究、课程设计与内容开发、教学手段和方法、培训过程管理与质量保证机制、培训效果评估等方面进行研究。     

气动贯通式潜孔锤反循环连续取心取样钻进新技术在河南钼矿中应用

三道庄钼矿勘探生产中钻遇的地层非常复杂，采用其他方法均无法实现钻进，经过分析比较，决定采用贯通式潜孔锤反循环连续取心（样）钻进新技术来解决该地层钻进难、成孔难、取样难等三大问题。文章从钻进技术特点、工作原理等方面对该技术进行详细分析，得出其具有钻进效率高、岩心（样）采取率高、成孔质量好等突出优点。并介绍了钻进主要设备机具的配套、施工工序、操作要点、遇到问题的解决方法等。在河南钼矿露天采石场应用该项技术，有效避免了塌孔和卡钻事故，工程进展顺利、质量好、岩心（样）采取率在98％以上，取得了良好的效果。针对在生产试验中遇到的某些问题，作者提出了一些改进建议。     

基于自适应加权Fisherface算法的人脸识别

提出了一种改进的Fisherface算法。算法首先利用Karhunen-Loeve（K-L）变换降维，在降维的子空间内，根据样本与同类样本间的距离赋予该样本一权值，再用加权后的样本求取类均值，以新的类均值重建类内散布矩阵和类间散布矩阵，从而改进Fisher判别函数。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明，该算法优于传统的主成分分析（PCA）方法和Fisherface方法，并能有效解决小样本情况下训练样本类均值偏离类中心的问题。     

自动监视和告警系统中红外弱小目标的识别

红外弱小目标识别一直是自动监视和告警系统中的一项关键技术。成像跟踪识别系统的算法研究需要分析特定应用环境中的背景和目标特点，本文第一部分对此进行了分析。接下来，在对应用环境进行分析的基础上，对远距离红外小目标的探测、识别和跟踪算法进行了介绍。最后，针对视频环境下的红外跟踪，介绍了为提高跟踪稳定性而进行的一系列实验及其原理装置。     

频率步进雷达关键技术的研究

毫米波频率步进雷达在精确制导武器中具有重要意义，一维距离像、运动补偿以及基于散射中心的目标识别是该雷达系统信号处理中的几个关键问题。综述了这些关键问题的基本概念、相关技术、研究现状以及发展趋势。     

哈特曼传感器测量人眼波像差的特性研究

准确测量人眼波像差,对提高正常眼睛的视力和人眼屈光矫正手术具有重要的实验和临床 价值。对哈特曼传感器测量人眼波像差的精确性和重复性进行了研究,测量人眼离焦的精度为0.2D,波像差的平均偏差为0.065mm。     

目标被动式跟踪评述

首先介绍了目标被动跟踪的发展状况，然后按照不同的量测源分别对现有的被动跟踪方法进行讨论，并给出了各种方法的适用范围和各自的优缺点。最后试探性地给出目标被动跟踪的发展趋势，及其需要解决的重点、难点问题。     

连续小波变换在函数空间中的应用

某些微分方程和相应的积分方程之间的关系被讨论；这些微分方程通过边境小波变换可被转换成相应的积分方程，它们不仅在弱收敛意义下而且在范围数收敛意义下是等价的；关于这些微分方程的讨论就与相应的积分方程的讨论联系起来。     

时频域自动识别与压制高频噪声

本文在分析张宇等及钱忠平等提出的高频噪声判别准则基础上,利用夏洪瑞等根据在窄档等频距小波分频之后识别、压制高频噪声的思路,提出在时频域将代表地震道主要能量的几个频带的平均振幅绝对值作为正常子波的平均振幅绝对值,以此来识别和压制高频噪声的异常振幅。实际处理结果表明,此法不仅可以压制高频谐振及高频突发噪声,而且可以保护弱地震反射信号不受损害。