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1.
2.
塔里木盆地巴麦地区的地震资料受复杂地震地质条件的影响,层间多次波广泛发育,识别和压制难度大,导致奥陶系碳酸盐岩断控缝洞型储层成像不准确,制约了该地区油气勘探部署。通过模型正演及邻区VSP波组特征标定分析,明确了层间多次波产生的必要条件、发育特征及对有效反射信号的影响,并有效识别出二叠系火成岩-巴楚组标准灰岩、二叠系不整合面-小海子组灰岩等多套产生层间多次波的“源-镜”组合,形成了“两步法”层间多次波叠后压制技术:首先利用多次波分布规律,采用匹配追踪法压制层间多次波;然后基于剖面频率特征,利用优势频率信息提取技术,压制高频层间多次波并增强资料信噪比。研究区实际资料处理结果表明,该方法能够有效压制奥陶系内幕层间多次波,提升目的层断控碳酸盐岩缝洞型储层成像质量。 相似文献
3.
针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习(transfer learning,TL)微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明:流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。 相似文献
4.
张俐 《电子科技大学学报(自然科学版)》2022,51(5):754-759
特征选择是生物信息领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。传统特征选择算法忽视了特征之间的依赖相关性和冗余性,因此提出一种联合互信息的特征选择算法(JFRR)。该算法利用互信息计算特征之间的冗余值,并利用联合互信息分别计算已选特征集合、候选特征及类标签之间的相关性。将JFRR与其他6个特征选择算法在2个分类器上,使用9个不同基因数据集,进行分类准确率指标(Precision_micro和F1_micro)验证。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度。 相似文献
5.
如何利用数据挖掘领域的特征选择技术,从高维复杂的组学数据中提取关键特征一直是研究重点。对此,针对组学数据特征间存在的复杂关联关系进行研究,提出了基于协同作用网络的特征模块搜索算法。该算法利用交互增益值构建协同作用网络,通过衡量候选节点与当前特征模块连接的紧密程度,同时结合节点自身分类性能实现模块搜索,确定重要特征。在十个数据集上对该算法的性能进行了测试分析,在分类准确率、灵敏度、特异性三项指标上该算法与对比算法相比均有优势,这表明其所确定的网络模块性能更优。 相似文献
6.
常规地震数据处理方法因存在窗口效应、能量聚焦性差、分辨率与信噪比相互制约等弊端,使其处理能力受限。为此,在阐述匹配追踪算法基本原理及相对保幅AVF剖面构建方法的基础上,文中提出一种新的高分辨率处理技术。首先对信号进行分解并构建相对保幅AVF剖面,然后在时频谱上进行能量重新分配,提高原始数据高频成分,每个时频原子在给定频率位置的谱值决定其贡献程度,最后保幅重构地震信号。实际资料处理结果表明,重构后地震信号主频提高,频带拓宽,分辨率相对提高,增强了地震资料识别小地质体的能力,有利于后续储层识别和流体检测。 相似文献
7.
8.
船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。 相似文献
9.
针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。 相似文献
10.
针对电动轻型客车传动轴振动过大的问题,为了提高整车的噪声、振动与声振粗糙度(NVH)水平,对其传动轴中间支撑进行了多目标优化设计,对支承的刚度值进行了仿真分析。首先,介绍了频率比计算设计的过程和优化理论,对某传动轴支承的悬挂质量、固有频率、频率比进行了计算分析;然后,基于多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),以振动传递率、一阶模态变化率、橡胶阻尼比、频率比为约束条件构造了目标函数,运用多目标优化理论对中间支承的刚度进行了重新匹配设计及优化计算,获得了目标刚度值;最后,对优化前后的中间支承刚度值进行了仿真分析,并开展了NVH实车试验验证。研究结果表明:在80 km/h时速下,改进后支架上的振动加速度下降了约19%;优化后的中间支承目标刚度值具有较好的减振效果,减少了传动轴对整车振动带来的负面影响,从而证明了该优化方法的有效性。 相似文献