基于 ResU-Net 的三维断层识别方法及应用

断层刻画了地层的边界位置,地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具,断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题,并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据,建立用于深度网络学习断层特征的样本数据,随后搭建网络进行训练,网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能,所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法,可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外,即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时,输入为叠后三维地震数据,输出为相同维度的三维数据体,其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明,此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别,在合成数据集上训练精度相差不大的前提下,引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。     

一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法

本文介绍一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法,定义了一种模糊系统动态调节神经网络的学习率,给出了用迭代自组织数据分析算法确定神经网络结构、初始化神经网络参数的方法.在雷达天线罩视线误差建模中的应用表明,这种方法加快了网络的收敛速度,避免了局部极值,具有较高的数据逼近和泛化能力.     

短期负荷预测中支持向量机模型的参数选取和优化方法

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法。对建立支持向量机模型,通过对模型结构的分析,提出了模型学习参数的选取方法,给出了基于最优方向搜索的高斯核函数参数的优化算法。针对负荷预测模型,对模型的输入变量采用规范化预处理消除了量纲不一致对SVM模型的不利影响,通过对数变换将模型输出的相对误差转化为模型输出的绝对误差,便于模型学习参数的选择。最后采用实际数据对该方法进行了模拟计算,其结果表明该方法可以有效地降低SVM模型的建模误差和测试误差,而且SVM模型比模糊模型和神经网络模型有更好的泛化性能和预测精度。     

“泛化“过程中的隐在规定性——关于人的本质力量审美蕴涵的思考

人的本质力量的对象化过程,是人的本质力量的“泛化“过程,是人的本质的全面占有.在人与自然的对象性关系中,主客体性质的相适应使其构成现实的肯定方式的规定性突显.人的本质力量对象化各有不同的规定性指向,这种“泛化“趋向不能简单地界定为“美“的蕴涵.     

试论核心期刊作用的泛化--兼论学术论文质量评价

“泛化”一词源自于生理学中对“刺激———反应”现象的解释，如《简明不列颠百科全书》中关于“泛化”的定义是：“机体对不同但相似的刺激，往往以同样的方式作出反应的现象······”“泛化”一词如同自然科学中的许多词汇一样，逐渐被人们引入社会科学用于对社会现象的解释与分析。所谓核心期刊作用的泛化，如果借用生理学的解释，可以理解为不恰当地扩大了“作用”的外延，具体地说，是指社会上人为地将核心期刊从原来的图书情报学意义扩展到整个学术界和科研管理等领域的现象。目前，学术界和一些科研管理部门甚至某些官方机构，…     

中文语义网络的UML对象建模

介绍了一个汉语语义知识表达框架——语义网络，分析了语义网络的知识表示和逻辑推理，结合面向对象的描述语言UML(统一建模语言)对中语义网络进行了模型的描述。     

交互技术在手写公式编辑中的应用

遵循泛化计算理论，设计实现了一个联机手写公式编辑系统，以提高识别率和交互(效)率．该系统采用上下文感知技术来辅助切分、解决符号的二义性；采用备选择优、直接指定技术来修正字符的识别结果；采用局部放大解决笔画交叉时的分割问题；最后还给出一个补笔算法．实验表明，这些技术的应用使得数学公式的识别率和系统交互(效)率得到有效的提高，同时使该系统具有自然、隐式交互的特点。     

样本重叠映射的柔合算法

在小脑模型关节控制器CMAC的ALbus算法中，可由批量学习的输入产生各个权在更新时的柔合因数。这样能改善样本逐一学习法的遗忘现象，又能有较快的收敛速度，对非线性函数的仿真结果，表明了改进算法的特点。     

一种动态性神经网络的集成方法

提出一种动态性神经网络集成方法，该方法针对若干不同的神经网络，采用加权最近邻技术收集它们的泛化误差信息构成性能矩阵，在此基础上动态选择泛化误差较小的神经网络，经过动态平均形成集成的最终输出结果。实验表明，与其它方法相比，该方法具有令人满意的性能。     

媒体语言“X体”词族的衍生机制及其泛化趋势

近年来,汉语中形成了一支独特的附缀式"X体"词族,兴起于网络,现已由同网络用语扩展为媒体语言。经过"专化"→"类化"→"泛化"的演变历程,"体"发展为表示"某种特定的语言表达方式"的类附缀。在强势模因以及语义语用关联的类推机制的双重作用下,"X体"迅速流行,其形成与演化经历了由构形到构词的转变,逐步发展为定型与能产的词语模。