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基于深度学习U-Net网络的地震层位解释方法 被引量：6
1
作者 朱振宇 黄小刚 +2 位作者 丁继才 王清振 李超 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第4期1722-1738,共17页
地震资料解释是油气勘探的关键环节之一,其成果直接服务于油气田的勘探开发.随着油田精细化勘探的需求不断加深,地震解释工作量逐年增加.常规的地震层位自动解释方法在面对复杂构造时存在解释精度较差,工作量大等问题,因此,为解决上述问... 地震资料解释是油气勘探的关键环节之一,其成果直接服务于油气田的勘探开发.随着油田精细化勘探的需求不断加深,地震解释工作量逐年增加.常规的地震层位自动解释方法在面对复杂构造时存在解释精度较差,工作量大等问题,因此,为解决上述问题,本文创新性地将一种基于图像分割技术的U-Net网络应用于地震层位解释工作中.通过输入地震数据及少量人工解释的标签数据,利用该网络进行监督学习,多套层位同时训练建模,实现地震层位自动识别,并应用于海外Parihaka地震三角洲沉积地区和国内海域工区.实际工区应用表明该技术在多层识别模型中的性能稳定,多层同时识别准确率达到90%以上,与常规地震层位自动解释方法相比,基于U-Net卷积神经网络的智能算法在小层、弱层识别方面优势明显,同时具有较高的效率与准确性. 展开更多
关键词 层位解释 深度学习 多层识别 卷积神经网络
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边坡稳定性评价的多层模糊模式识别方法 被引量：9
2
作者 王旭华 陈守煜 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第6期855-857,共3页
鉴于边坡稳定性分析中存在影响因素权重确定困难的问题,在多层模糊优选理论与模型的基础上,提出了多层模糊模式识别评价模型。整个评价系统分为三层,第一层由各影响因素组成,为输入层;第二层由若干子系统组成,每个子系统包括若干影响因... 鉴于边坡稳定性分析中存在影响因素权重确定困难的问题,在多层模糊优选理论与模型的基础上,提出了多层模糊模式识别评价模型。整个评价系统分为三层,第一层由各影响因素组成,为输入层;第二层由若干子系统组成,每个子系统包括若干影响因素;第三层为输出层,由一个子系统构成。通过比较子系统内各因素的重要性和各子系统的重要性可分别确定子系统内各因素的权重和各子系统的权重,采用这种方式定权比直接对所有影响因素进行比较定权相对容易、合理。第一层和第二层的输出采用二级模糊模式识别模型计算,第三层的输出采用多级模糊模式识别模型计算。实例分析表明,应用该模型进行边坡稳定性评价能取得较好的效果。 展开更多
关键词 边坡稳定性 相对隶属度 多层模糊模式识别
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采用BP算法的多层感知机模型的蛋白识别 被引量：2
3
作者 张光亚 葛慧华 方柏山 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第2期161-165,共5页
采用误差反传(BP)算法的多层感知机模型,对嗜热蛋白和常温蛋白进行模式识别.通过增加训练数据及多种检验方法检验模型稳定性及泛化能力,探讨蛋白分子大小对识别效果影响.结果表明,当动态参数为0.2,学习速率为0.5,隐含层节点数为11时,该... 采用误差反传(BP)算法的多层感知机模型,对嗜热蛋白和常温蛋白进行模式识别.通过增加训练数据及多种检验方法检验模型稳定性及泛化能力,探讨蛋白分子大小对识别效果影响.结果表明,当动态参数为0.2,学习速率为0.5,隐含层节点数为11时,该模型在自一致性检验、交叉验证和独立样本测试3种检验方法中的识别精度分别为91.5%,88.2%和92.1%,其表现优于一些常见的模式识别算法,且具有良好的稳定性及泛化能力.此外,对于较大的或者中等大小蛋白质分子,其识别的精度都较高;而对于较小的蛋白分子,其识别效果较差. 展开更多
关键词 BP算法 多层感知机 模式识别 蛋白质 热稳定性
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