电法测井中基于遗传算法的非线性数据拟合研究

1　电法测井中的非线性数据拟合　　电法测井是利用地质层的电特性来测量岩石孔隙度、渗透率以及含水饱和度等储层物理参数.目前电法测井已在区域地质构造勘探、矿藏勘探和石油开采等领域中得到了广泛应用[1～3].对测井数据的后期处理一直是电法测井研究的一个重点和难题,寻求更准确、高效的数据处理方法,可以提高电法测井的准确性,具有重要的经济价值和现实意义.目前常用的电法测井技术有自然电位测井和激发极化电位测井等多种方式[1,2].激发极化电位测井方法于20世纪60年代由苏联引进我国,又称为人工电位测井,已在多个油田得到了实际应用.…     

一级反应数据非线性拟合的Excel方法

分析了通常处理一级反应实验数据的方法存在的缺陷，给出了使用Excel做非线性拟合的方法和实例。     

变换数据对约束线性模型拟合值的影响

研究变换数据对约束线性回归模型拟合值的影响问题，提出了Ｗｅｌｓｃｈ－Ｋｕｈ统计量，广义方差比等统计量作为变换对约束ＢＬＵ估计下拟合值影响大小的度量，得到时了影响的上界与下界，同时与广义相关系数建立了一定的联系。     

乙酸乙酯皂化反应实验数据非线性拟合的Excel方法

将Excel中的"规划求解"功能用于乙酸乙酯皂化反应实验数据的非线性拟合处理.利用Excel进行非线性拟合避免了线性拟合法的弊病且简便易行,可以在基础课教学中推广使用.     

基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．     

正弦余弦算法求解含有异常值的非线性数据拟合

针对非线性数据拟合问题,建立以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型,采用正弦余弦算法计算模型参数.计算结果表明：如果数据的分布是对称且无异常值,则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果基本一致;如果数据存在异常值,则异常值对最小二乘有着较大的影响,而对最小一乘的影响较小.     

非线性模型拟合结果的统计检验方法的适用性分析

分析了F或t检验、x~2检验和相关检验的适用性,为正确地检验非线性模型拟合结果的可靠性提供参考。     

Origin对蔗糖转化反应实验数据的非线性拟合处理

借助Origin软件研究用非线性拟合方法处理蔗糖转化反应实验数据,可在不测定反应体系终了旋光度的简化实验条件下,方便、快捷、准确地获得反应速率系数及反应级数,建立动力学方程或反应速率系数与酸度关系式等,优化了实验教学内容,为开设研究性、设计性实验提供了简便的切实可行的途径。     

用Origin软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能处理实验数据

以物理化学实验中《燃烧热的测定》实验为例,说明Origin软件在计算机上对实验数据进行作图、线性拟合和非线性曲线拟合等处理而求得需要的实验参数,从而大大减少数据处理过程中产生的误差,而且方便快捷。     

基于改进随机Hough变换的圆形目标检测算法

圆形目标检测在各个领域得到了广泛应用.为了提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,文章提出了一种改进随机Hough变换的圆形目标检测算法.算法首先用区域增长和RGB二值分割等算法对不同背景的图像进行二值分割和去噪处理,接着对连通域分割的特征区域用具有圆形性特征的边缘点进行候选圆的检测和验证.实验对比结果表明,本文算法可以显著提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,算法计算量小、运行速度快、鲁棒性强.     

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

一种基于误差扩散理论的直线检测算法

基于霍夫变换的基本原理,针对其在进行直线检测中存在的不足,利用误差扩散理论分析了在霍夫变换过程中的误差,研究了影响误差的因素.分析表明,直线的参数估计不仅和图像噪声有关,而且与直线的位置有关,直线到原点的距离越近,误差就越小,即对直线的检测精度就越高.提出了利用窗口移动的方法来寻求最优特征点和限制角度变换范围,结合最优特征点和误差扩散的理论,给出了一种改进的直线检测算法.在直线检测的精确性要求比较高的情况下,该算法能很好地满足要求.     

基于主方向迭代校正的铁轨检测算法

应用图像处理与识别技术,提出基于主方向迭代校正的铁轨检测算法。该算法基于梯度图像的Hough变换估计出路轨的主方向,设计出边缘检测算子,实现边缘增强、突出铁轨的位置信息。通过算法迭代得到最优边缘检测算子,利用主方向信息与路轨判定准则进行铁轨的定位。结果表明,该算法能准确有效地进行铁轨的检测与定位。     

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB（Cram6r-Raobound）。     

基于数据流挖掘技术的入侵检测模型与算法

针对目前基于数据流关联规则挖掘技术的入侵检测系统响应速度不够快和检测精度不够高的问题,提出一个基于数据流最大频繁模式的入侵检测系统模型MMFIID-DS;设计各种剪枝策略,挖掘经过训练学习后的正常数据集、异常数据集和当前检测数据流的最大频繁项集,建立系统的正常行为模式、异常行为模式和用户行为模式,达到极大缩小搜索空间的目的,提高系统的响应速度;结合误用检测和异常检测2种入侵检测方法进行实时在线检测入侵,提高系统的检测精度。理论与实验结果表明:MMFIID-DS入侵检测系统具有较好的性能。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。     

基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法

为了解决均值移动跟踪算法对目标的尺度变化自适应能力差的缺点,针对人脸跟踪具体问题,提出了一种基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法.根据当选择较大核窗进行均值移动跟踪时一般可以准确定位目标的事实,以及人脸形状椭圆近似性的特征,利用一个较大核窗的均值移动跟踪器对人脸目标进行粗略定位,在此基础上再用一种高效鲁棒的直接最小二乘椭圆拟合方法来自动调整人脸尺度的大小.实验表明,该改进算法能有效地解决均值移动人脸跟踪中的目标尺度自适应调整问题,其跟踪效果明显优于原均值移动目标跟踪算法.     

一种高效的混合圆/椭圆检测方法

提出了一种新的基于边缘连续特征的HT（ECHT）混合圆／椭圆检测方法，利用连续的边缘曲线段来决定HT采样点，实验仿真结果表明该算法较好地解决了标准RHT检测中无效采样概率大，无效积累时间多的问题。     

基于数据挖掘的智能入侵检测系统模型及实现

入侵检测作为主动的安全防御技术,是计算机网络中继防火墙之后的第二道安全防线,是近年来网络安全领域的研究热点.研究了基于数据挖掘的网络入侵检测系统的建模及实现,建立融合简单规则、协议分析、数据挖掘分析为一体的模型,其中着重讨论了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统的实现方法.     

逆向工程中截面测量数据的曲线拟合

概述了逆向工程的内容,指出数据采集时应遵循的原则;研究了截面测量数据的曲线拟合问题,结合插值法和最小二乘法,提出了基于截面数据高品质曲线的建构方法.并分析Bezier、B-Spline和NURBS自由曲线的优缺点及其相互联系,为建构连续、光滑、均匀的高质量曲线提供理论指导.