DCT特征与SVM分类在人脸检测中的应用

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测中时间和检测率不能很好保证的情况,提出了使用DCT变换和支持向量机的人脸检测算法。利用离散余弦变换的系数作为支持向量机的输入特征值,证明该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

结合独立成分分析和核向量机进行人脸识别

在人脸识别过程中,首先利用独立成分分析得到独立的人脸基影像,所提取的特征就是人脸图像在基影像上的投影系数,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率。然后采用支持向量机和核向量机分别对待识别图像在基影像上的投影系数进行分类判决,结果显示二者都能达到较高的识别准确率,但随着特征个数的增加,核向量机的准确率更高,训练时间更短,支持向量更少。实验表明方法可行有效的。     

特低渗透油层有效厚度确定方法研究

利用自然伽马、自然电位、声波时差、密度、中子、微电极等多种测井曲线,结合岩心分析、地质及试油等资料综合对比研究,分析和识别了影响陕北斜坡地带特低渗透储层参数变化的背景值及有效油气成分,并结合目的层段钙质和泥质夹层的定量统计分析,建立了一种确定特低渗透油层有效厚度的物性、电性下限和不同类型夹层的扣除标准。对该区目的层段80多口井特低渗透储层进行了精细评价处理,合理地剔除了钙质夹层、泥质夹层、致密层、干砂层和不够标准的差油层,确定了各井油层的有效厚度,提高了该区目的层段油藏测井解释和有利区预测的精度。     

基于三中台架构的煤矿生产技术管理平台

为了提高煤矿生产技术管理水平和保障煤矿高效安全生产,通过基于业务中台、数据中台和AI中台的三中台架构研发煤矿生产技术管理平台,实现业务协同、数据共享和数据驱动智能决策。结果表明,AI中台使用特征工程完成数据预处理、特征选择、降维等工作,融合多源异构数据,可以提升数据质量,并对数据进行分类和聚类,找出数据之间的关联性,挖掘数据价值;微服务架构体系技术以组件化的方式分解多个服务,使数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递。煤矿生产技术管理平台能够快速构建业务应用,解决数据的价值传递、业务系统协同等难题,满足煤矿智能化和大数据的深度融合与应用需求。     

FCM聚类算法在岩石图像分析中的应用

岩石的孔隙、喉道等特征是地质人员进行判断储层特征的重要参数.因岩石图像具有较高的复杂度,图像纹理相似,因而对岩石图像进行分析时有一定的难度.人工进行分析时,容易因为各种原因出现误差.本文提出利用模糊C均值算法(FCM)对鄂尔多斯盆地岩石铸体薄片进行聚类分析,实验结果能很好的将岩石铸体薄片中孔隙与岩石背景区分出来,为后期的岩石自动识别与分类奠定了基础.FCM是基于划分的一种非监督聚类算法.     

PCNN原理及其在图像处理中的应用研究

脉冲耦合神经网络是依据对猫视觉皮层神经元脉冲串同步振荡现象的研究而发展形成的新型人工神经网络模型。根据脉冲耦合神经网络的原理和模型,分析其特性,研究并总结了它在图像处理中的应用,如图像分割、图像去噪、图像增强、图像融合等。根据脉冲耦合神经网络目前的国内外研究现状,指出今后的研究重点。     

人工神经网络在油藏数据训练中的应用

由于人工神经网络（ANN）较传统的模式识别方法更具优越性,可以应用到油藏数据的训练中。采用3种神经网络训练函数,即,网络的权值和阈值训练函数、利用Levenberg-Marquardt规则训练函数和阶梯变化梯度算法,分别对油藏数据进行训练,得到成功的训练结果,从而把预测的油藏参数和三维（3D）地震属性联系起来。实验表明,把ANN用于训练油藏数据是可行的。     

下向长钻孔抽采瓦斯工艺技术试验研究

随着祁东煤矿范围的扩大、开采深度的增加,瓦斯灾害日益加剧。针对矿井多重卸压层、Y型通风、沿空留巷开采,提出试验下向长钻孔抽采卸压层煤巷条带瓦斯,根据试验区域条件,分析了下向钻孔抽采瓦斯技术难点,提出了下向长钻孔的施工工艺、排水工艺、封孔工艺、抽采考察工艺等关键技术,并取得了很好的抽采效果,为矿井区域瓦斯治理提供新的支撑技术,提高了瓦斯治理的效率,为矿井创造了良好的经济效益。     

深部矿井大巷掘进动态收敛时间序列模型预测

随着祁东煤矿向二水平(-850m)深部延伸,为了控制高地应力对大巷掘进施工的稳定性与维护产生的影响,应用ARMA模型对大巷掘进动态收敛前n天的数据建立预测模型,对后期数据进行预报,结果表明预测曲线和实测曲线偏差很小,预测值与实测值也很接近,证明了该法的可靠性和有效性。