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1.
为了建立合理准确的川南五峰组—龙马溪组页岩TOC含量预测方法,以长宁、泸州等地区的测井曲线及17口井实测TOC含量数据为基础,利用主成分分析法对这些资料进行预处理,基于BP神经网络和梯度提升决策树(GBDT)方法建立2种TOC含量预测模型,并将之与传统TOC含量预测方法进行对比。结果表明: ① 2种新模型的准确度均高于传统方法,预测结果与实际值吻合度均满足要求。②与BP神经网络模型相比,GBDT预测精度更高,均方根误差仅为0.0387。利用GBDT方法所建立的TOC含量预测模型具有低成本、高效、连续等特点,能够快速准确地预测目的层TOC含量。该成果可为提高页岩油气勘探开发效率提供有效技术支撑。 相似文献
3.
磁声发射(MAE)是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号,在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点,提出海鸥算法结合变分模态分解(SOA-VMD)的去噪方法,为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题,利用柯西变异算子产生随机迭代过程,使改进算法即柯西变异海欧算法(CVSOA)跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数,优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α ![]()
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两个参数,将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明,改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法,降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好,可靠性更高。 相似文献
4.
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6.
深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
水果自动无损品质检测与分级分类是保障人们健康的重要措施,也间接影响着水果的经济价值。随着计算机技术的飞速发展,以深度学习为代表的人工智能方法在水果品质检测与分级分类领域的研究中取得了一系列重要成果。本文概述了深度学习的背景及常用的深度学习主流算法,然后从水果外部品质检测、内部品质检测、安全品质检测和分级分类等方面综述了近年来深度学习在水果品质检测与分级分类领域的最新研究成果。最后总结了未来深度学习和水果品质检测、分级分类交叉融合研究与应用中的优势,并展望了水果品质检测与分级分类研究融合深度学习的未来发展方向。 相似文献
7.
8.
提出了一种基于图的人与物体的交互(Human-Object Interactions,HOIs)识别方法。为了对静态图像中人与物体间丰富的交互关系进行有效的表示,采用具有强大关系建模能力的图结构为图像生成对应的人-物交互关系图。为了对图像中上下文(context)信息加以利用,提出了引入注意力机制的特征处理网络(Feature Processing Network,FPNet)。通过图注意力(Graph Attention Network,GAT)网络完成对真实的HOIs的检测和识别。该方法在V-COCO数据集与HICO-DET数据集上进行了验证,并与其他方法进行了比较,结果表明该方法具有较好的效果。 相似文献
9.
针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题,提出一种基于质量评价的测量精度提升(MAI)方法。根据监测设备的误差范围,将每个观测点可能的取值区间均分为若干段,每段取中值作为测量值;将所有测点可能的取值重新组合后,计算得到多个结果和质量评价指标,并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度(SOA)的辐射源定位方法相结合,将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标,以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果,有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能,在测点数大于5时,对该方法进行了改进:首先将前5个测点使用此定位方法进行计算,并将所有有效结果按信号强度方差排序,取前L个结果与第6个测点的测量值组合,重新计算得到多个结果;然后再排序、取前L个结果,并与下一个测点重新组合计算,直到所有的测点都参与组合计算,最后得出结果。仿真实验结果表明,所提方法可以在不增加硬件成本的条件下,以牺牲计算性能为代价,大幅度提升定位精度。 相似文献
10.