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排序方式: 共有265条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
聚合物驱流线数值试井解释模型及其应用 总被引:4,自引:2,他引:2
针对生产和关井两个阶段分别建立了考虑复杂因素影响的聚合物驱流线数值试井解释模型,两个阶段均考虑了油藏非均质性、聚合物驱、油水两相流、多井等因素的影响。该流线试井解释模型采用最新的流线方法进行一维求解,具有更高的求解速度和稳定性,同时它比现有模型更加接近于油藏真实环境,具有更高的现场实用性。 相似文献
2.
利用双种群遗传算法进行数值试井自动拟合 总被引:7,自引:0,他引:7
遗传算法以随机化技术为指导,通过对整个解空间的高效搜索而得到全局最优解,当解空间较大时,常规遗传算法难以同时保证搜索速度和最优解的精度。针对这种缺陷提出了应用双种群遗传算法,即利用具有不同搜索策略的2个种群进行联合搜索,既保证了最优解的精度,又提高了搜索速度,将其应用于数值试井自动拟合解释,比常规遗传算法能节省50%以上的计算时间。 相似文献
3.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
4.
5.
6.
CUI Genqun LI Chunshu ZHANG Minglu School of Mechanical Engineering Hebei University of Technology Tianjin China 《武汉理工大学学报》2006,(Z3)
This paper studies the kinematic modeling of a mobile manipulator that consists of 5-DOF manipulator and an autonomous wheeled mobile platform.Then an artificial neural network to realize the coordination motion between manipulator and mobile platform is developed.On the basis of the task specifications,the algorithm determines the appropriate control variables to respond to the well tracking trajectory.The control strategy employed for either subsystem is achieved by using a robust supervised controller.A learning paradigm is used to produce the required reference variables for an overall cooperative behavior of the sys- tem.Simulation results are presented to show the effectiveness of this approach. 相似文献
7.
8.
介绍了本体论的概念,然后以动物照片为例建立了用于照片注释的本体论,并用一种类RDF Schema格式的文件表示;最后用JAVA程序实现对照片进行注释,生成RDF格式的注释文件,便于照片信息的快速高效再利用。 相似文献
9.
10.