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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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当今社会电磁辐射问题日益严重,这些电磁辐射不仅会危害人类的身体健康,还会对各类电子设备造成危害。针对存在问题阐述了电磁辐射的原理和表征方法,介绍了金属填充水泥基复合材料、碳系水泥基复合材料以及微波吸收型水泥基材料三种电磁屏蔽材料,最后对水泥基电磁屏蔽材料的发展趋势做了展望。 相似文献
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某填海工程是深圳市近期建设的大型软基处理工程之一,为国家级重点工程,该工程布置了比较全面的监测项目.对南段场坪施工监测工作情况作了介绍,包括监测目的、项目布置、实施情况与监测发挥的作用等。 相似文献
116.
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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径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域,但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题,本文引入投影寻踪方法,在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类,建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型,并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测,研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明,基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性,只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子,就能以较高的精度预测参考腾发量。 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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