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提出改进的最大类间方差法通过计算有序序列最大类间方差、最小类内方差以实现测井曲线分层,弥补最大类间方差法只能将序列分成2类的缺陷。数值形式表示的曲线不便于对比的描述,提出将数值曲线序列提取特征并转换成离散的、相对抽象的字符串序列的方法,并以具有可以得到全局最优解特点的动态规划法为理论基础进行曲线对比。使用胜利油田地质科学院提供的真实地质数据,验证利用字符串进行动态匹配进行曲线对比在地层对比中的应用,实验结果表明,算法对地层缺失、地层尖灭和地层逆序的情况均适用,且具备简化特征提取、对比效率高的特点。 相似文献
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三维地质建模中地质面的生成与编辑 总被引:2,自引:0,他引:2
三维地质建模的过程就是根据已有数据建立三维地质计算机模型的过程,这些数据是一个个离散的点,只能反映地质构造的某些局部。三维地质建模系统需要提供必要的手段根据已知的离散的点生成能够反映地质构造全貌的网格表示的曲面。 相似文献
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语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明, 提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。 相似文献
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为提高基于实例的皮肤变形算法的效率和速度,对加权姿态空间变形(WPSD)等算法进行了研究.WPSD中需要的逐顶点计算可以在GPU上以单指令流多数据流(SIMD)方式并行执行.并行顶点计算一般在GPU顶点处理器中执行,但是更进一步的并行操作是可以由片段处理器来获取到的.提出了一种基于GPU片段处理器实现的并行变形算法.每个顶点的关节权值可以由样本姿态自动的计算出,因此减少了手动操作,提高了WPSD等皮肤变形算法的质量. 相似文献
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对违建场地的检测方法主要是通过人工对无人机航拍视频进行检查,存在检测精度低、识别性能差、工作效率低的问题。提出一种结合空间变换网络与Fast RCNN的生成对抗网络ASTN-Fast RCNN,通过深度学习与无人机航拍视频相结合自动识别检测处在建设初期的违建场地。将空间变换网络作为生成器,生成Fast RCNN目标检测器难以识别的旋转形变样本,并通过目标检测器与生成器的对抗式训练,提高检测器的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效提高对无人机航拍违建场地的识别性能。 相似文献
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针对复杂场景下文本识别流程复杂繁琐、适应性差、准确度低等缺点,本文提出一种复杂场景下文本检测和识别的新方法.该方法由文本区域检测网络及文本识别网络构成,文本区域检测网络为改进的PSENet,将PSENet的骨干网络改为ResNeXt-101,在特征提取过程中加入可微二值化操作来优化分割网络,不仅简化了后处理,而且提高了文本检测的性能.将卷积神经网络和加入聚合交叉熵损失的长短时记忆网络组成文本识别网络,聚合交叉熵的引入提高了文本识别的准确性.本文在两个数据集上进行验证,实验结果表明,两个网络模型融合后准确率最高达到95.6%,优于改进之前的方法.该方法能有效地检测和识别任意文本实例,具有很好的实用性. 相似文献
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语义关系识别是对文档进行处理识别出包含的语义关系的过程,是构建本体重要组成部分之一.在石油领域本体的构建过程中,由于石油领域的文档具有组合词多的特点,语义关系识别更加困难.目前使用的语义识别算法主要是基于关联规则的识别算法,但此类算法没有领域针对性.通过分析石油文档的特点,提出一种基于改进词向量的石油文档语义关系识别算法,以连续词袋(Continuous Bag-Of-Words,CBOW)模型为基础,对石油专业术语进行扩展训练,引入负采样和二次采样技术提高训练准确率和效率,利用向量特征训练支持向量机(Support Vector Mechine,SVM)分类器进行语义关系识别.实验结果表明,该方法训练的词向量能够准确识别石油领域的语义关系,在石油领域具有明显的优势. 相似文献
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中文分词技术是把没有分割标志的汉字串转换为符合语言应用特点的词串的过程,是构建石油领域本体的第一步。石油领域的文档有其独有的特点,分词更加困难,目前仍然没有有效的分词算法。通过引入术语集,在隐马尔可夫分词模型的基础上,提出了一种基于自适应隐马尔可夫模型的分词算法。该算法以自适应隐马尔可夫模型为基础,结合领域词典和互信息,以语义约束和词义约束校准分词,实现对石油领域专业术语和组合词的精确识别。通过与中科院的NLPIR汉语分词系统进行对比,证明了所提算法进行分词时的准确率和召回率有显著提高。 相似文献
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准确的风速预测在风能转换和电力分配中起着至关重要的作用.但是,风的固有间歇性使其难以实现高精度的预测.现有研究方法大都考虑了风速的时间相关性,但忽略了气象因素随空间变化对风速的影响.为获得准确可靠的预测结果,结合卷积神经网络和长短期记忆网络,提出了一种多因素时空风速预测相关(MFSTC)模型.同时,还构建了一种基于三维矩阵的数据表示方法.针对多个站点,利用改进的PCA-LASSO算法提取特征气象要素,然后,采用卷积神经网络建立各个站点之间的空间特征关系,采用长短期记忆网络建立历史时间点之间的时间特征关系,在时空相关性分析的基础上得到最终风速预测结果.在东营气象中心提供的2009–2018共10年的实测风速数据集上进行了实验验证.结果表明,相比于一般预测方法,由MFSTC模型获得的实验结果更加准确,证明了提出方法的有效性. 相似文献