期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于核聚类的砂岩图像孔隙分割方法
1
作者
王梅
宋晓晖
+2 位作者
王治国
韩非
于
源
泽
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024年第5期1051-1060,共10页
砂岩孔隙识别是研究孔隙结构的一个重要步骤,采用通用的图像分割算法不易得到理想的图像孔隙分割效果,为此提出了一种使用EfficientNetV2-S模型和核K-Means聚类技术对孔隙进行分割的方法。首先,获得砂岩图像的超像素集合,使用超像素方...
砂岩孔隙识别是研究孔隙结构的一个重要步骤,采用通用的图像分割算法不易得到理想的图像孔隙分割效果,为此提出了一种使用EfficientNetV2-S模型和核K-Means聚类技术对孔隙进行分割的方法。首先,获得砂岩图像的超像素集合,使用超像素方法预分割输入的致密砂岩图像,构建带标签的孔隙与非孔隙图像库;然后,应用EfficientNetV2-S模型提取砂岩图像的孔隙和非孔隙的语义特征,并结合迁移学习的方法,使用有限的砂岩图像的孔隙和非孔隙样本进行EfficientNetV2-S模型参数学习;最后,设计了一种基于K-Means聚类的区域合并方法——NTK-KCoP方法,根据超像素的语义特征、灰度特征和边缘特征构建目标函数,再由聚类结果合并超像素得到完整的孔隙区域。砂岩CT图像的实验结果验证了所提出的孔隙分割方法的适用性和有效性。
展开更多
关键词
砂岩CT图像
图像分割
超像素
EfficientNetV2-S
核聚类
下载PDF
职称材料
基于多阶近邻约束的深度不完整多视图聚类方法
2
作者
王梅
王伟东
+1 位作者
刘勇
于
源
泽
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期53-64,共12页
多视图聚类是重要的无监督学习方法之一,然而在实际应用中很难获取完整的多视图数据,导致不完整多视图聚类问题.大多数已有的不完整多视图聚类方法只考虑了视图的属性信息,而忽视了数据结构信息对聚类的影响,使提取的特征不能充分表示...
多视图聚类是重要的无监督学习方法之一,然而在实际应用中很难获取完整的多视图数据,导致不完整多视图聚类问题.大多数已有的不完整多视图聚类方法只考虑了视图的属性信息,而忽视了数据结构信息对聚类的影响,使提取的特征不能充分表示原始数据的潜在结构.针对以上问题,提出一种基于多阶近邻约束的深度不完整多视图聚类方法.首先,利用具有自注意力机制的深度自编码器获取带有视图间信息交互的深层次隐含特征,并采用加权融合的方式获取视图的公共语义信息;然后,对于不完整多视图中的缺失数据,利用多视图的公共表示进行补全;最后,提出一种多阶近邻约束机制,该机制考虑不完整多视图数据的深层结构信息,利用多视图的互补性构建近似完整的近邻图,引导编码器学习更紧致、更有判别性的高级语义特征.在公共数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性.
展开更多
关键词
不完整多视图聚类
自注意力
结构信息
多阶近邻
下载PDF
职称材料
题名
基于核聚类的砂岩图像孔隙分割方法
1
作者
王梅
宋晓晖
王治国
韩非
于
源
泽
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
中国移动通信集团浙江有限公司舟山分公司
大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
东北石油大学人工智能能源研究院
出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024年第5期1051-1060,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51774090,62076234)
黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q20080)
黑龙江省研究生精品课程建设项目(人工智能及其应用)共同资助。
文摘
砂岩孔隙识别是研究孔隙结构的一个重要步骤,采用通用的图像分割算法不易得到理想的图像孔隙分割效果,为此提出了一种使用EfficientNetV2-S模型和核K-Means聚类技术对孔隙进行分割的方法。首先,获得砂岩图像的超像素集合,使用超像素方法预分割输入的致密砂岩图像,构建带标签的孔隙与非孔隙图像库;然后,应用EfficientNetV2-S模型提取砂岩图像的孔隙和非孔隙的语义特征,并结合迁移学习的方法,使用有限的砂岩图像的孔隙和非孔隙样本进行EfficientNetV2-S模型参数学习;最后,设计了一种基于K-Means聚类的区域合并方法——NTK-KCoP方法,根据超像素的语义特征、灰度特征和边缘特征构建目标函数,再由聚类结果合并超像素得到完整的孔隙区域。砂岩CT图像的实验结果验证了所提出的孔隙分割方法的适用性和有效性。
关键词
砂岩CT图像
图像分割
超像素
EfficientNetV2-S
核聚类
Keywords
sandstone CT images
image segmentation
superpixel
EfficientNetV2-S
kernel clustering
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
下载PDF
职称材料
题名
基于多阶近邻约束的深度不完整多视图聚类方法
2
作者
王梅
王伟东
刘勇
于
源
泽
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
中国人民大学高瓴人工智能学院
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期53-64,共12页
基金
国家自然科学基金(51774090,62076234)
黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q20080)
文摘
多视图聚类是重要的无监督学习方法之一,然而在实际应用中很难获取完整的多视图数据,导致不完整多视图聚类问题.大多数已有的不完整多视图聚类方法只考虑了视图的属性信息,而忽视了数据结构信息对聚类的影响,使提取的特征不能充分表示原始数据的潜在结构.针对以上问题,提出一种基于多阶近邻约束的深度不完整多视图聚类方法.首先,利用具有自注意力机制的深度自编码器获取带有视图间信息交互的深层次隐含特征,并采用加权融合的方式获取视图的公共语义信息;然后,对于不完整多视图中的缺失数据,利用多视图的公共表示进行补全;最后,提出一种多阶近邻约束机制,该机制考虑不完整多视图数据的深层结构信息,利用多视图的互补性构建近似完整的近邻图,引导编码器学习更紧致、更有判别性的高级语义特征.在公共数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性.
关键词
不完整多视图聚类
自注意力
结构信息
多阶近邻
Keywords
incomplete multi-view clustering
self-attention
structure information
multi-order neighborhood
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核聚类的砂岩图像孔隙分割方法
王梅
宋晓晖
王治国
韩非
于
源
泽
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于多阶近邻约束的深度不完整多视图聚类方法
王梅
王伟东
刘勇
于
源
泽
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部