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1.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。  相似文献   
2.
针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法。以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线。结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且更接近理想工艺曲线,达到卸糖液位和锤度所需的时间相对减少7.06%。基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制方法具有可行性,可为进一步实现工业煮糖自动控制提供理论参考。  相似文献   
3.
现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。  相似文献   
4.
针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小1范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时,相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。  相似文献   
5.
双圆弧刚轮插齿刀几何参数的计算设计及齿形误差分析是谐波传动制造的难点之一.采用运动学法精确建立双圆弧刚轮插齿刀齿形及齿面数学模型;研究了双圆弧刚轮插齿刀顶刃后角对插齿刀可刃磨长度的影响规律;提出了侧刃后角、侧刃前角等几何参数的计算方法,研究了这些参数的影响因素及从齿顶到齿根的变化规律;分析了顶刃前角、顶刃后角对双圆弧刚轮插齿刀齿形误差的影响规律;通过算例给出了插齿刀前后角的设计方法.结果表明:插齿刀可刃磨长度随顶刃后角增大而减小;侧刃后角的大小与该点半径及压力角大小有关,并随顶刃后角增大而增大;侧刃前角随顶刃前角及顶刃后角增大而增大,其中顶刃前角的影响较大;顶刃前角与顶刃后角均对插齿刀齿形误差有较大影响,设计时应在保证齿形精度的情况下,选择较大的顶刃前角和较小的顶刃后角.  相似文献   
6.
一种改进的嵌入式特征选择算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。  相似文献   
7.
提出了天线时域平面近场测试中信号源稳定度误差的修正方法.建立了误差修正所需的参考信道,分析了信号源误差所包含的误差项,根据时域近场测试对采样信号进行近场重建和近远场变换的两种方式,分别给出时域-频域结合修正和纯时域修正的两种修正方法,针对信号源误差包含的误差项对采样信号进行修正.实测结果证明修正后得到的频域方向图和时远场波形与参考结果都比较吻合,证明了两种修正方法的正确性.   相似文献   
8.
提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿真实验表明,该算法能更快速、有效地获得参数的最优值.  相似文献   
9.
考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。  相似文献   
10.
为获得理想的节点定位结果,设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法.首先对经典无线传感器节点定位算法——DV-Hop的工作原理进行分析,找到导致测距误差的因素;然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正,以减少节点间的测距误差,并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进;最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试.测试结果表明,在相同工作环境下,该算法提高了无线传感器节点的定位精度,且未增加额外硬件开销.  相似文献   
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