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提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法,并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900~2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息,经SG(Savitzky-Golay)平滑、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)3种预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络模型,再运用回归系数(regression coefficients, RC)法在全波段光谱中提取特征波长,同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明:在运用光谱全波段信息构建的模型中,经多元散射校正(MSC)预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好,预测集决定系数R2为0.9791 ,均方根误差RMSE为0.3723 ;在基于特征波长构建的模型中,经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优,预测集决定系数R2为0.9658 ,均方根误差RMSE为0.4759 ;验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大,因而能够极大地减少运算量,提高预测效率。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用 总被引:5,自引:2,他引:3
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。 相似文献
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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 总被引:10,自引:2,他引:8
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。 相似文献
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基于正演模拟的地震反射特征主要影响因素分析 总被引:6,自引:0,他引:6
随着储层地球物理学的发展,利用地震信息直接预测储层砂岩厚度的横向变化,愈来愈迫切要求对地震数据进行高保真处理。利用波动方程理论法对楔形体砂岩模型进行正演模拟,探讨了随机噪声、地层吸收对地震记录、地震属性以及砂岩预测结果的影响。分析认为,当Q小于100时,地层对地震反射能量吸收严重,需要在处理中加强能量补偿。当S/N小于5时,储层砂岩厚度与地震反射特征、地震属性的相关性变差,噪声对预测结果产生干扰,影响储层预测精度。 相似文献
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