深度域地震资料PCA属性融合技术在淮南DJ矿的应用

随着煤矿安全生产的需求越来越高,识别3～5 m断层成为煤矿安全高效生产的重要指标之一。本文运用地震资料处理技术归位相对准确的叠前深度偏移处理方法得到深度域地震资料,并在该数据体上进行解释。以淮南DJ矿的解释为例,利用提取的深度域方差属性、倾角属性体、曲率属性体及相干属性体进行主成分分析,并将主成分分析后的成果与蚂蚁体属性融合,其断层在数据体上的形态与边界反映清晰。     

双摄像机三维成像系统参数的标定和优化算法

通过分析双摄像机三维视觉系统的成像视觉过程,建立了包括镜头畸变因素在内的成像过程数学模型,推导了模型参数的求解方法,提出了标定过程的具体实现方法.在此基础上,同时结合双摄像机系统的成像视觉两个互逆过程,提出了一种标定参数的快速优化方案,利用视觉过程所提供的更多信息,从标定的最终目标——提高视觉过程的角度,优化成像过程的模型参数,以更准确地反映视觉系统的信号变换过程,提高三维视觉精度.实验表明,上述方法可以有效地同时提高双摄像机成像模型的标定精度及提高三维视觉系统数据的采集精度,并且优化算法迭代收敛速度较快.     

复杂地区地震资料叠前去噪技术

<正>在对复杂地区地震资料进行处理时,噪声的出现会降低速度分析的精度,影响反褶积效果和静校正的精度,破坏有效波的连续性,严重影响地震剖面的质量。这些地区的地震资料信噪比较低、干扰严重且干扰波种类繁多,但高分辨率处理是以高信噪比为前提的,因此,为了获得高信噪比的叠前地震数据,需要在保真的前提下最大限度地压制干扰波,突出有效波。     

横波成像的病灶分割深度学习算法研究

病灶分割的精度直接影响基本治疗,采用超声波横波弹性成像的深度学习算法,设计了病灶分割深度学习模型对病灶图像进行分割,该模型由编码器块、循环块和最后双解码器块组成.实验结果表明,与现有图像分割方法相比,该方法对合成的和不可见的真实体模数据具有更好的弹性图像重建效果,不但可以在弹性图像重建的同时进行包含分割,而且分割精度比...     

修改的并行多步混合方法

李寿佛，苏凯于１９９５年构造了一类用于求解刚性问题的并行混合方法（ＰＨＭ），其计算速度与向后微分公式（ＢＤＦ）基本相同，但稳定性远优于向后微分公式．本文通过适当修改ＰＨＭ，构造了一类新的并行混合方法（ＭＰＨＭ），新方法基本保持了ＰＨＭ的各种优势，尽管稳定域稍微减小，但方法的级阶和Ｂ相容阶都提高了一阶，数值试验表明新方法ＭＰＨＭ能够进一步改善ＰＨＭ的计算精度     

利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割

遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.     

一种结合正交分解及BoVW的图像安全检索方法

当前云平台下加密域图像检索存在特定加密算法而不能满足不同应用需求,并且需依靠底层图像特征进行检索,从而导致精度较低,为此提出了一种结合正交分解和视觉词袋模型(BoVW)的图像安全检索方法.引入正交分解框架,将图像数据域分为加密域和检索域,使得加密操作和特征提取操作相互独立,避免加密和特征提取操作相互影响.在加密域用户可以根据需要选择合适的加密方法;在检索域引入视觉词袋模型框架,将图像表示为视觉单词直方图,降低底层特征与高层语义之间存在的语义鸿沟,提高检索精度.实验结果显示,与当前加密域图像检索技术相比,该方法具有更高的安全性和检索精准度,能在云环境下更好地保护图像数据的隐私,且实用性较好.     

型材挤压过程的上限法分析

建立了用于分析流线型模和平模挤压的上限模型.在该模型中采用坯锭和型材截面的插值构造挤压变形区曲面,动可容速度场则考虑了轴向流动速度分布,变形区曲面和动可容速度场中的伪独立参数由优化计算确定.计算分析表明,该上限分析方法具有较高精度,计算与实验结果吻合较好.     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

星载雷达弱目标小波去噪方法研究

针对星载雷达弱目标检测能力的不足,提出运用小波分解阈值处理的去噪方法改善检测前信噪比.结合频率步进信号高分辨成像的特点,设计了时域去噪和距离域去噪两种方法.仿真结果表明,两种方法均能有效地抑制噪声,提高检测前信噪比.通过分析比较,距离域去噪方法更为有效.