深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于AHP与GIS技术的24h便利店选址适宜性评价研究 ——以厦门市思明区为例

城市整体的空间布局对于24 h便利店营业网点的选址及其经营有着很大的影响.针对目前有关24 h便利店的选址研究中缺乏对夜间特征的分析,结合层次分析法和GIS的空间分析功能,对影响24 h便利店营业网点选址的各类因素进行叠加分析与量化研究,建立24 h便利店营业网点选址适宜性评价模型.并以厦门市思明区24 h便利店为例,对该模型进行了验证,验证结果表明该模型有效、可靠,能够为城市24 h便利店营业网点的选址提供决策支持.     

山东省旅游节庆时空分异及驱动力

采用3次样条插值法、Pearson相关分析等方法,研究1990—2011年山东省旅游节庆时空分异及驱动力。结果表明:(1)旅游节庆类型丰富,地方特产型和自然景观型节庆占比为50%。(2)4-10月是旅游节庆的多发频段。秋季的数量占比达40%,而春夏之交的比例约为38%。年内季节性分布从前期的"三峰三谷"型逐渐演变为中、后期的"双峰双谷"型。(3)旅游节庆持续时间的峰值有8个,持续时间在一周之内的节庆数量约为55%。(4)旅游节庆数量以及持续时间的空间分布均呈现"西弱东强"的特点,从西到东呈低、中、高"三级阶梯状"。(5)资源禀赋、交通可达性、旅游发展水平是引起山东省旅游节庆时空分异的主要驱动力。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

放射源~(226)Ra和~(133)Ba的衰变γ能谱分析

采用p型同轴高纯锗探测器测量含~(226) Ra的荧光仪表盘与标准源~(133) Ba的衰变γ能谱,并分析特征γ射线的能量和强度.结果表明:~(226) Ra能谱中出现~(226) Ra的特征γ射线及大量~(226) Ra的衰变子核的特征γ射线;~(133)Ba谱中出现~(133)Ba特征射线及大量和峰,由计数率随距离变化关系及γ射线级联关系证明存在和峰.     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

洪泽湖生态经济区重要水域水质的时空变化特征——以淮安市为例

水质时空变化规律的认识是区域水资源利用以及水环境质量改善的重要依据.以洪泽湖生态经济区的淮安市为例,利用水质监测数据,结合"压力-状态-响应"模型,探讨了该市2015年重要水域水质的时空特征,分析了水质变化的主要影响因子.结果表明:淮安市境内洪泽湖、白马湖等重要水域的水质状况较良好,主要污染指标为NH_3-N、COD和TP,总体符合Ⅲ类水质标准,但不同季节水质指标的变化较大;淮安市辖区内饮用水水源地的水质达到Ⅲ类,符合饮用水取水标准.水质指标年内各月份间存在一定的差异,而夏季是水质波动变化的转换季节;TN、NH_3-N、COD、TP、节水灌溉是影响水质变化的主要因素,也是农业面源污染的主要压力负荷.淮安市重要水域水质的时空变化特征对洪泽湖生态经济区水质治理以及南水北调东线工程的取水调配具有重要参考价值.     

论“思政课微信教学平台”的本质、特征、功能、价值

以全面推进高校思想政治理论课的创新与发展为契机,推动高校思想政治工作质量提升为主要抓手,不断推进思想政治理论课教学与网络信息技术深度融合。"思政课微信教学平台"作为一个信息化教与学相结合的视角迅速发展,在理论层面和实践层面促进了高校思想政治教育学科体系构建。本文从"思政课微信教学平台"开发与应用的根本目的、落脚点、主要途径、深度融合等方面对其本质进行了剖析,从而揭示了其立体性和丰富性,虚拟性和延展性,开放性和导向性等特征,并对其功能和价值进行解构与分析。     

基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法

针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。