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1.
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
2.
3.
易逝品联合采购订货决策分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采购联盟成员间的信息不完全,彼此均以对方的期望需求作为对方实际需求的估计.针对易逝品的特点,提出了调剂价格的特殊约束条件并建立了联盟期望利润模型,最后进行了数值仿真.研究表明:联合采购使联盟总体利润得到改善,但不能使联盟成员的利润都得到改善. 相似文献
4.
5.
6.
由于我国低效气藏的储量所占比例很大,故而有必要对其进行深入研究,形成适合于不同层面的研究方法和思路,以期达到指导勘探开发生产的目的。为此,将低效气藏剖析为四个层面(气藏开发特征层面、现有地质特征层面、历史地质成因层面、预测及改造层面),并用层次分析法对其进行了研究:第一层次是直接由生产来认识,第二层次通过分析、化验、监测来了解,第三层次通过地质过程和地质历史回溯来表述,第四层次依据现有地质理论,通过地质过程叠合,最终达到预测、改造、有效动用低效气藏的目的。研究结果认为,可以依据不同层次特征对低效气藏进行分类评价:第一层次从经济效益出发,依据投入产出比进行分类;第二层次着眼气藏现今地质特征,表征其地质特征,而储层分布、渗透性则为分类的主要依据;第三层次从气藏形成地质过程着手,分析低效气藏形成过程,沉积和成岩作用作为分类的关键因素;第四层次基于气藏地质特征,预测开发动态,改造气藏特征,促使气藏有效动用。 相似文献
7.
山区交通工程弃渣力学参数的准确测定,一直是弃渣场边坡稳定性评价面临的基础科学问题。在山区交通工程弃渣场运行特点和弃渣固体废弃物特征认知的基础上,探讨弃渣取样和试验代表性问题的物理根源,依托实际工程累计数据尝试提出简单实用的弃渣工程特性评价和分类方法。结果表明:①常规交通工程弃渣的密度、颗粒分析和强度试验,由于弃渣的粒径范围差异大、颗粒空间分布不均、弃渣来源复杂等固体废弃物特征造成取样和试验代表性难题; 用多阶段坡角测量和颗粒分析试验代替传统的弃渣边坡试验,解决了试验和取样代表性难题。②利用弃渣粗细比可将弃渣分为细粒弃渣、混合型弃渣和粗粒弃渣。③根据弃渣粗细比、天然休止角和整形坡率,将西南山区交通工程弃渣分为细粒弃渣、混合型弃渣和粗粒弃渣等3类。细粒弃渣,弃渣粗细比小于0.3,天然休止角小于31.5°,整形坡率为1.00:2.00; 混合型弃渣,弃渣粗细比为0.3~1.0,天然休止角为31.5°~39.5°,整形坡率为1.00:2.00~1.00:1.50; 粗粒弃渣,弃渣粗细比大于1.0,天然休止角大于39.5°,整形坡率为1.00:1.50。④用多阶段坡角测量、颗粒分析试验和无黏性土边坡稳定性系数计算公式代替传统的弃渣边坡试验和稳定性系数计算方法,方法简单,结果保守,可以作为弃渣边坡稳定性评价和安全控制技术的有益补充。 相似文献
8.
但松健 《湖南工业职业技术学院学报》2021,21(1):30-35,46
为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)SVM(GA-SVM)。该算法结合基因优化选择,对SVM算法进行了改进,实验结果显示,采用GA-SVM对16个地区柑橘样本开展NIR的产地鉴别,能得到比SVM更高的识别率。 相似文献
9.
10.
响应面优化褶皱假丝酵母脂肪酶催化合成木质甾醇油酸酯 总被引:1,自引:0,他引:1
以木质甾醇转化率为指标,考察了10种常见商业化脂肪酶催化合成木质甾醇油酸酯的效果,确定褶皱假丝酵母脂肪酶(CRL)为优选生物催化剂,进一步筛选出正己烷为优选反应介质.在脂肪酶用量、油酸和木质甾醇的物质的量比、反应温度和反应时间这4个单因素考察基础上,通过响应面分析法对酶催化木质甾醇油酸酯合成工艺条件进行优化,并对优化条件进行验证和放大实验.CRL催化合成木质甾醇油酸酯的优化工艺参数为:CRL添加量为木质甾醇质量的10%,油酸与木质甾醇的物质的量比为3.8:1,反应温度为46℃,反应时间为28 h,木质甾醇的转化率为91.56%±0.25%. 相似文献