中山川油区储层物性及裂缝特征研究

通过大量的岩心观察、铸体薄片鉴定、岩心和薄片的古地磁定向分析,以及油井注水实验结果的分析,对中山川油区长4+5—长6储层的物性及裂缝特征进行了研究.结果表明:油区的主力油层以低成熟度的细粒—中粒长石石英砂岩为主,储层孔隙种类较多,原生的粒间孔及次生的溶蚀孔为储层的主要储集空间;储层水平和网状裂缝非常发育,具有张裂缝特征,构造型的NE向裂缝占主要地位.在区域最大主应力的控制下,人工压裂裂缝的方向主要为NE-NNE向.     

在MapInfo中实现数字化地图"非监督分类"

利用MapBasic语言,引入遥感图象处理中"非监督分类"的概念,在MapInfo平台下将同一图层中的不同要素按照他们的颜色、线宽等特征信息进行分类提取,然后进行批量编辑.实现了数字化地形图中的"非监督分类",为实现大量的数据更新提供了简单、快速、智能的解决方案.提高了生产效率,在实际生产中得到了检验.     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

基于代价敏感SVM优化组合算法的微钙化簇识别

微钙化簇是乳腺癌一个重要的早期发现,现有的检测技术为了达到高敏感性要求,产生很多假阳性数据.根据微钙化簇特点,提出一种整体和局部相组合的分类识别策略,并根据真假阳性样本错分代价的不同,使用代价敏感SVM方法进行分类学习.在构造分类器模型过程中利用粒子群进行分类器的参数优化及特征集合的选择,以提升分类学习的泛化能力.该算法在保证高敏感性的同时,降低了过多的假阳性数据,并删除了冗余和不相关的特征.实验结果表明,基于粒子群优化的代价敏感SVM组合分类算法提高了传统方法的识别能力.     

基于特征概念自动提取系统的研究

文本分类与文本信息特征概念的提取是当前智能信息服务研究的重点,为自动获取新的特征概念,提出了一种基于特征概念的自动提取系统,该系统包括分词、综合文本词权处理、类别归属和特征概念提取等部分,能有效地从概念上提取文本类特征,提高文本自动分类的准确性．     

《现代汉语词典》第5版家具类词计量研究

现代汉语家具类词颇具特色。在语音形式上,家具类词语以单音节和双音节居多,三音节相对较少,四音节很罕见。在词义架构上,单义词占优势,多义词只占少数一部分,词义架构简单。从词的内部语素构成来看,家具类词语中合成词占有绝对的优势。单纯词中以单音节单纯词为主。合成词中不存在重叠式合成词。复合式合成词中,偏正型占有主要地位,联合型次之。附加式合成词中,以"词根+词缀"型为主。《现汉》在家具类词语的诠释中较之《汉语大词典》和《现代汉语规范词典》还存在一些有待改善的地方,尤其在遵循统一性方面还有许多问题可以讨论。     

类车体尾迹流动非定常特性

通过与已发表的数据相比对,对大涡模拟方法的有效性进行验证.采用该数值方法对高雷诺数下25°后倾角Ahmed类车体背部斜面及尾部垂直面处尾迹区的流动进行解算.通过对背部斜面处分离泡、背部斜面侧边"C柱"处卷起的拖曳涡对及尾部垂直面处回流区流场信息的采用及相关频谱特性分析,研究并明确了尾迹区起主导作用的大尺度相干结构及运动的非定常特性.在流动的不同区域,类车体尾迹区流动的非定常特性不尽相同,主要体现为背部斜面分离泡的拍击振动具有绝对不稳定性特征,由KelvinHelmholtz(KH)不稳定性诱发的大尺度相干结构具有对流不稳定性特征;两侧"C柱"拖曳涡对在背部斜面上与展向涡相互耦合,具有较好的对称性;拖曳涡对在垂直面处回流区内与该区展向涡相互混掺,但无耦合作用且不具有对称性;垂直面处回流区内上、下侧剪切层卷起的展向涡以类似卡门涡街形式交替产生并脱落;高雷诺数时,整个尾迹区流动的特征频率趋于一致.     

基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

改进的YOLOv4肺结节检测算法

针对目标检测YOLOv4算法在肺结节检测中存在的小目标漏检和肺结节位置失真等问题,设计了一种改进的YOLOv4肺结节检测算法.在原始YOLOv4网络的基础上,将特征融合网络的上采样过程替换为双线性插值法,并采用张量堆叠的方法使顶层的语义信息与底层的位置信息形成更高通道的特征张量.实验结果表明,与原始的YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在公开数据集LUAN16上的平均精确度与预测速度分别提高了4.54%和28.1%,可视化结节位置表达更精准.