基于梯度和贝叶斯判别的夹层自动识别方法

针对现有夹层识别方法存在工作量大、精度不高的问题,提出一种基于梯度和贝叶斯判别的夹层自动识别方法。由于测井系列不一,首先对测井曲线进行主成分分析,选取可以代表所有测井曲线类型的曲线。然后对曲线进行滤波,使曲线尽量不受夹层等因素影响。分析夹层测井曲线特征,先以回返程度、各类夹层原有曲线与新曲线的差值作为门槛条件,得到符合条件的尖峰和低谷。再根据各类夹层特征建立贝叶斯判别模型,并对夹层的尖峰和低谷进行梯度计算,得到各类夹层的梯度特征。最后利用贝叶斯与梯度判别划分出夹层。应用效果表明:相比于其他方法,该方法以砂体为单元进行数据处理后建立贝叶斯判别模型,并综合梯度判别,极大地提高了夹层判别精度,为夹层自动识别提供了一种新途径。     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

基于K-均值聚类和贝叶斯判别的城市空气质量等级分类及预测

为了研究城市的空气质量情况,对65个重点环保城市2018年的样本数据进行分析,在利用K-均值聚类将样本重点环保城市划分等级的基础上,进一步利用贝叶斯判别法建立了判断城市空气质量等级的判别函数,结果表明将K-均值聚类分析和贝叶斯判别分析用于判别城市空气质量等级的方法准确可靠,能够应用于我国城市空气质量等级预测,最后分析不...     

改进贝叶斯判别法的矿井水源识别模型

为准确地判别矿井水源的类型以减少矿井水害的发生,提出一种改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型。通过对砂岩裂隙水、老空水、奥灰水和太灰水4类水源进行水质化验,分析选取K⁺+Na⁺,Ca²⁺, Mg²⁺,SO₄^2-,Cl^-,HCO^-₃6种水质离子作为判别指标;首先使用SPSS Statistics 24软件分析各水质离子之间的相关性,其次对各主成分进行方差贡献率分析,选取前5种水质离子作为主要水质离子,然后根据变异系数法计算主要水质离子权重,最终结合贝叶斯判别法建立水源判别模型,并将模型的预测结果与基础贝叶斯模型的结果进行对比。结果表明：利用改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型对14个待测样本进行测试,判别准确率为85.71%,相较于基础贝叶斯模型的准确率提高了21.42%,应用该判别模型的准确率得到了大幅提升;将该模型回代到26个样本中,判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析,采用改进贝叶...     

多元回归分析在油气产能预测中的应用

本论文利用多元回归分析对油气产能进行预测,并对多元回归分析的思想、原理进行了阐述;对油田产能预测结果进行了检验及精度估计,认为预测结果具有很好的指导意义。因此在油田生产中建议采用多元回归分析预测油气产能。     

多元回归分析在煤自燃预测中的应用

通过对不同煤样中决定自燃的成分进行工业分析,以及实验测得的自然发火期,运用多元回归分析的数学模型,建立了最短自然发火期预测回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了残差分析.通过此数学模型能直观的反映煤层自燃性与煤的灰分、挥发分、硫分和氧含量对煤层自燃发火期的影响关系,可定性用于煤自然发火期的预测.     

基于Q型聚类分析和贝叶斯判别算法研究储层分类评价

储层分类评价是油藏研究的重要内容,为了使储层分类更准确、合理,本文采用Q型聚类分析和贝叶斯判别算法相结合的方法,进行储层分类评价研究.综合优选砂岩厚度、孔隙度、渗透率、碳酸盐含量及泥质含量等各种储层参数.应用数理统计方法将这些参数集合起来,采用Q型聚类分析的算法对储层进行分类;在此基础上,采用贝叶斯判别算法,建立这些储层参数与储层分类评价的定量判别关系,即建立进行储层分类评价的判别函数,依据此判别函数对非取心井的目的层进行了定量分类评价.实例证明,应用Q型聚类分析和贝叶斯判别算法相结合进行储层分类评价是有效的,其应用效果良好.     

应用单相关分析和多元回归快速预测储层敏感性配套软件的研制

对近年来发展起来的各种储层敏感性预测方法进行了探讨。发现利用单相关分析和多元回归预测储层敏感性是一种较理想的、快速的预测敏感性的新方法。在常规岩心分析和敏感性矿物分析的基础上,提取与各敏感性有关的信息。运用VB语言研制出一套软件,该软件综合应用单相关分析和多元回归预测储层敏感性,其准确率能够达到85%,满足了油气层敏感性预测的需要。     

多元回归分析在水污染评价中的应用

文章提出水质污染的多元回归分析方法,并以湟水流域１９９８年年平均水质污染指标为例,对其进行多元回归及逐步回归分析,实证分析的与其它方法所得结论一致,并收到较好的效果。     

基于多元回归的高铁墩台沉降形变预测分析

高铁桥梁中的墩台形变在量级上呈现出较小的特征,且墩台在形变监测过程中时常会受到外界条件或随机噪声的干扰,使得采集的数据和后处理预测数据显现出较大的波动,给数据分析和后续的变形预测带来较大影响﹒本文将多元回归法引入到高速铁路桥梁的墩台变形分析数据预处理中,在顾及温度和荷载对墩台作用基础上,利用Matlab建立了多元回归预测模型﹒实验结果表明,相比传统的GM(1,1)预测模型,多元回归法具有一定的优势,预测结果与实际形变值更加接近﹒     

多元回归分析在生物成矿研究中的应用

运用回归分析原理,讨论了浓度、时间及不同物种对生物聚金富集率的影响,并和粘土矿物吸附金作了对比。结果显示：生物对金的富集导致富集率的急剧上升是在较短的时间内完成的,其动力机制在于生物对金的被动吸附及细胞壁对金的络合作用;时间与金溶液浓度同为影响生物富金的重要因素,金溶液浓度的影响远较时间因素显著;生物富金与无机物吸附金相比,无机物吸附金是一个较为缓慢的过程,时间作为影响吸附能力的一个因素,其显著性大大提高。     

基于多元回归分析的钻速预测方法研究

在钻井过程中,优化钻井技术可以降低钻井成本和减少施工事故,而钻速预测是优化钻井的基础。目前的钻速预测方程繁多,所考虑的钻速影响因素各有侧重,大多数方程做了诸多简化,预测精度不能满足现场需要;少数方程即便考虑比较全面,但由于结构复杂,可操作性差,实用性受到一定限制。以Bourgoyne&Youngs方程作为理论基础,从元坝地区钻井数据库抽取300组录井数据,利用多元回归分析方法进行钻速方程系数的求解,针对不同地层得到的回归系数也不相同。采用同区块井的钻井数据进行验证,发现其预测钻速与实际钻速基本相符,平均相对误差小于13%,说明所建立方程能满足钻井施工需求。该方法提高了钻速方程系数的求解精度,且计算过程相对简单,所用数据易于得到,对优化钻井技术的推广具有重要意义。     

基于贝叶斯分析的阶段性自主体育锻炼行为预测

为了提高阶段性自主体育锻炼行为分析和判断能力,提出基于贝叶斯分析的阶段性自主体育锻炼行为预测方法。构建阶段性自主体育锻炼行为预测的统计时间序列分析模型,采用大数据特征检测方法进行体育锻炼行为大数据挖掘和特征提取,基于贝叶斯分析预测思想进行行为统计特征序列的有序聚类,结合模糊C均值聚类分析方法进行体育锻炼行为预测过程中的信息聚类和属性归并,提取统计时间序列的关联规则特征量,在加权马尔可夫链中实现对阶段性自主体育锻炼行为量的准确预测。仿真结果表明,采用该方法进行阶段性自主体育锻炼行为预测的准确性较高,提高了自主体育锻炼行为的量化分析能力。     

多元回归分析方法应用实证分析与比较

利用多元统计分析的线性回归分析理论,首先对糖尿病临床采集数据进行相关分析,了解因素之间的相关关系,其次分别采用线性回归的前进法、后退法、逐步回归分析方法,探讨糖尿病病人胰岛素每日注射初始剂量与其影响因素之间的线性关系.根据回归方程调整相关系数、AIC准则等,对比选择最优应用回归模型,确定胰岛素用量及其主要影响因素血糖、尿蛋白的回归模型,对医生临床治疗提供参考.     

无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用

从预测理论角度考虑了参数的经验贝叶斯估计问题。对正态总体下的估计问题进行了详细的讨论。证明了所给出的经验贝叶斯估计量是最优或条件最优无偏预测量。     

贝叶斯不确定性分析在产品设计中的应用研究

针对产品设计中普遍存在的不确定性问题,提出一种贝叶斯与满意度函数相结合的处理方法.首先,采用贝叶斯理论分析各参数并根据后验分布进行随机抽样,依据工程人员偏好的满意度大小,优化满意度函数以获得满意区间,从而保证所求优化解在不确定下仍以较高的满意度散布在可行域内;其次,以目标在规格限内的后验概率为优化模型,在满意区间内最大化优化模型以得到优化解;最后,结合实际工业案例验证所提方法能够有效地处理产品设计问题中不确定性源对结果的影响.     

基于多元回归和灰色关联的粮食种植面积影响因素分析

本文选取影响粮食种植面积的农业劳动力人口、粮食进出口贸易、农民受教育程度、城乡收入差距、家庭负担等多项指标,运用多元回归分析方法,构建了陕西省小麦、玉米种植面积的数学模型,得到了种植面积与各指标的线性关系。然后,使用灰色关联度分析方法计算各指标对种植面积的影响程度,根据关联度的大小,得到各指标重要性排序,该结果与种植面积模型反应的各因素的相关关系相同,说明本文建立的指标体系具有合理性。     

深部巷道岩爆加权距离判别法模型的分析和应用

根据距离判别理论,以巷道最大切向应力和岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压强度和岩石单轴抗拉强度的比值以及弹性能量指数为判别因子,并应用主成分分析法计算权矩阵,建立加权距离判别模型。利用冬瓜山铜矿深部岩体工程实例为学习样本进行训练,通过判别模型的学习功能确定岩爆与其各影响因素之间的复杂关系。用该模型对金川深部岩体工程进行判别,其结果与实际情况基本一致,说明此模型对深部岩体工程岩爆的预测具有较强的实用性。     

主成分分析法和Fisher判别方法在汽油分类分析过程中的应用

应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对从90#和93#两种汽油的50个实验样所取的特征数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对这两种汽油进行分类,并将分类结果与不采用PCA法而直接计算数据所得出的Fisher判别结果进行比较,前者的分类正确率达到100%,而后者却只有50%.结果说明采用PCA方法事先对数据处理可以大大的提高汽油分类的准确性.