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1.
针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优. 相似文献
2.
三维合成炮叠前深度偏移 总被引:3,自引:2,他引:1
对国际上标准的SEG/EAEG模型进行了三维合成炮叠前偏移研究。与三维单炮叠前深度偏移不同 ,三维合成炮叠前偏移有一个叠前数据的合成过程 ,由于合成后数据量大大减少 ,所以合成炮偏移的计算量要比单炮偏移小得多。阐述了三维合成炮叠前偏移的实现过程 ,给出了相应公式。对SEG/EAEG盐丘模型的一个数据集进行了MPI并行计算 ,取得了良好的成像效果。所作的较多计算表明了三维合成炮叠前偏移的正确性和有效性 ,这为野外实际数据的三维叠前深度偏移提供了另一条有效途径。 相似文献
3.
层状介质中重力,地震联合反演的迭代算法 总被引:14,自引:2,他引:12
本文提出一种用于层状介质中重力、地震资料联合反演层速度、层密度及弯曲界面深度的迭代算法。该方法通过引入加权最小平方目标泛函,将层状介质中的重力、地震资料联合反演问题转化成具体的优化问题。为了得到反问题的最优解,文中系统地研究了层状介质中双摄动处理技术,以及层状介质中波场摄动的一阶 Born 近似解与理论重力异常摄动解。并应用 Tarantola 的反演理论,导出了梯度算子的计算公式。然后应用最速下降法给出了求取最优解的具体算法,得到了一种类似于地震偏移与空间更投影的迭代反演方法。对理论模型进行重力、地震联合反演的结果表明,该方法不仅可碱少未知参数的个数,提高反演的收敛速度,而且可减少反演的不适定性,不失为一种可行的多参数反演方法。 相似文献
4.
5.
6.
针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。 相似文献
7.
8.
9.
传统的强化学习算法通常假设状态空间和行动空间是离散的,而实际上很多问题的状态空间是连续的,这就大大地限制了强化学习在实际中的应用.为克服以上不足,本文提出了一种基于核方法的强化学习算法,能直接处理具有连续状态空间的问题.最后,通过具有连续状态空间和离散行动空间的mountain car问题来验证算法.实验表明,这种算法在处理具有连续状态空间的问题时,和传统的先把状态空间离散化的方法相比,能以较少的训练数据收敛到更好的策略. 相似文献
10.
为了克服传统基于像素的背景建模方法不能很好地描述背景运动的问题,提出了一种融合光流速度与背景建模的目标检测方法。结合像素的灰度信息、空间信息和时间信息计算出每个像素的光流速度,利用光流速度在时间域上的统计信息为背景建立光流速度场模型。利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的检测。实验结果表明,融合光流速度的背景建模方法能有效地描述背景的运动,显著降低运动背景产生的噪音,鲁棒地实现运动目标检测。 相似文献