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基于全局自适应MCMC算法的裂缝型储层缝隙流体因子叠前地震反演
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作者 张婧 汪勇 +5 位作者 赵慧言 衡德 黄君 张晓丹 王文文 贺燕冰 《物探与化探》 CAS 2024年第1期105-112,共8页
裂缝型储层通常具有各向异性特征,其缝隙中充填流体时会表现出不同的地震响应。为了准确识别裂缝性储层缝隙流体,为油气勘探开发后期的水力压裂过程起到重要的指示作用,本文首先引入准裂缝法向弱度以及准裂缝切向弱度的概念并构建了一... 裂缝型储层通常具有各向异性特征,其缝隙中充填流体时会表现出不同的地震响应。为了准确识别裂缝性储层缝隙流体,为油气勘探开发后期的水力压裂过程起到重要的指示作用,本文首先引入准裂缝法向弱度以及准裂缝切向弱度的概念并构建了一个新的缝隙流体指示因子,结合线性滑动理论推导得到了裂缝诱导的HTI介质的弹性刚度矩阵表达式;然后基于散射理论以及Born近似方程推导获得了弱对比界面的线性化P波入射各向异性反射系数方程。此外,本文在MCMC算法的基础上引入了自适应策略,提出了改进的全局自适应MCMC反演算法。结果表明:(1)无噪时模型测试结果与测井数据达到了90%以上的吻合度。(2)实际数据反演结果与测井解释结果较为吻合,且在目标层段钻遇油气。西南某工区模型测试以及实际资料应用结果表明,本文提出的裂缝型储层缝隙流体因子叠前地震反演方法,反演结果与测井解释数据吻合程度较高,具有一定的可靠性与适用性,可实现流体准确识别以及指示水力压裂。 展开更多
关键词 裂缝型储层 流体识别 全局自适应 叠前地震反演
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带有变异算子的自适应粒子群优化算法 被引量:23
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作者 高岳林 任子晖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第25期43-47,共5页
提出了一种新的带有变异算子的自适应粒子群优化算法,该算法使用了一种新的自适应惯性权重,使得算法在迭代的早期快速进人局部搜索,并且根据群体的适应度方差和平均聚集距离来判断算法在迭代的后期是否陷入局部最优点陷阱,对群体中的部... 提出了一种新的带有变异算子的自适应粒子群优化算法,该算法使用了一种新的自适应惯性权重,使得算法在迭代的早期快速进人局部搜索,并且根据群体的适应度方差和平均聚集距离来判断算法在迭代的后期是否陷入局部最优点陷阱,对群体中的部分粒子采用新构造的变异运算作用,从而摆脱局部搜索的束缚,以实现全局搜索的性能。通过对六个例子的测试,表明这种改进的PSO算法的全局搜索能力和搜索成功率有较大提高。 展开更多
关键词 粒子群优化 惯性权重 整体适应度标准差 变异算子
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Adaptive robust control of nonholonomic systems with stochastic disturbances 被引量:7
3
作者 WANG Jiang GAO Hanqiao LI Huiyan 《Science in China(Series F)》 2006年第2期189-207,共19页
This paper deals with nonholonomic systems in chained form with unknown covariance stochastic disturbances The objective is to design the almost global adaptive asymptotical controllers in probability Uo and u1 for th... This paper deals with nonholonomic systems in chained form with unknown covariance stochastic disturbances The objective is to design the almost global adaptive asymptotical controllers in probability Uo and u1 for the systems by using discontinuous control. A switching control law Uo is designed to almost globally asymptotically stabilize the state x0 in both the singular Xo(t0)=0 case and the non-singular Xo(to)≠O case. Then the state scaling technique is introduced for the discontinuous feedback into the (x1, x2,…, xn)-subsystem. Thereby, by using backstepping technique the global adaptive asymptotical control law u1 has been presented for (x1, x2, …, xn) -subsystem for both different Uo in non-singular x0 (t0)≠0 case and the singular case X0 (t0)=0. The control algorithm validity is proved by simulation. 展开更多
关键词 nonholonomic systems stochastic disturbances almost global adaptive asymptotical control switching control discontinuous state feedback.
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用于高能射线透视成像的大型图像对比度增强算法 被引量:7
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作者 陈志强 徐丹 +3 位作者 张丽 刘以农 高文焕 康克军 《中国体视学与图像分析》 2003年第2期65-68,共4页
对于采用高能X射线获得的大型透视图像而言,图像值域范围过宽和局部图像反差较小是其特点。如何处理得到整体清晰同时细节突出的透视图像是一个技术难点。针对这一难点,本文提出了一种全局自适应均衡与局部动态放大相结合的对比度增强算... 对于采用高能X射线获得的大型透视图像而言,图像值域范围过宽和局部图像反差较小是其特点。如何处理得到整体清晰同时细节突出的透视图像是一个技术难点。针对这一难点,本文提出了一种全局自适应均衡与局部动态放大相结合的对比度增强算法,该算法能有效提高高能射线透视图像的整体对比度并同时突出细节。这种新的算法能在灰度值范围分布较广的情况下实现局部不同增强倍数的要求,达到细节对比度增强和全局清晰的效果。由于增强倍数可以局部动态调整,使得这种改进可以适合各种对比度增强的要求。在实际的应用中,对于其他成像技术的处理也有很好的参考价值。 展开更多
关键词 高能射线透视图像 全局自适应均衡 局部动态放大 对比度增强
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基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法
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作者 程人民 谢荣 +1 位作者 冉磊 刘峥 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第5期515-523,531,共10页
针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时,窗函数类型与大小影响测量精度的问题,本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法。该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像,接着基于最... 针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时,窗函数类型与大小影响测量精度的问题,本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法。该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像,接着基于最大类间方差准则选取自适应阈值,然后利用全局自适应阈值分割图像,并采用八连通准则提取目标散射图像,最后通过RCS反演获得目标RCS值。与传统方法相比,本文方法能自适应提取目标散射图像,测量结果更稳定、测量精度更高。 展开更多
关键词 RCS测量 全局自适应提取 最大类间方差法 SAR成像
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基于规划路径能耗预测的PHEV全局自适应能量管理
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作者 何华强 张俊 +3 位作者 王宁 李玉芳 王伟平 王宇航 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期884-891,共8页
新能源汽车智能化能量管理是先进汽车技术研究的重要领域,是进一步提升整车燃油经济性能的关键。针对插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)能量全局化管理与控制的实时性和最优性难以兼顾的难题,开展了基于能耗预... 新能源汽车智能化能量管理是先进汽车技术研究的重要领域,是进一步提升整车燃油经济性能的关键。针对插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)能量全局化管理与控制的实时性和最优性难以兼顾的难题,开展了基于能耗预测的全路径自适应能量管理研究,提出了以等效燃油消耗最小化为目标的全规划路径PHEV自适应控制算法。最后,基于MATLAB/Simulink的建模与仿真分析验证了所提控制算法对实际行驶工况、里程和整车能量状态的变化具有较好的跟随性和自适应性,全路径近似全局性优化控制效果明显,较好地改善了整车的燃油经济性。 展开更多
关键词 插电式混合动力汽车 规划路径 能耗预测 全局自适应能量管理 燃油经济性
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基于全局自适应宽度注意力改进的Transformer
7
作者 曾庆威 张建 +2 位作者 张鸿昌 谭雨阳 沈文枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第7期145-149,共5页
Transformer在自然语言处理中运用广泛,但存在文本长度过长带来的输入信息被切割、显存占用太大的问题,已有的解决方法是让模型动态决定每层注意力宽度,可以在控制计算量和显存开销的前提下关联最优序列长度,但存在每层最优的注意力宽... Transformer在自然语言处理中运用广泛,但存在文本长度过长带来的输入信息被切割、显存占用太大的问题,已有的解决方法是让模型动态决定每层注意力宽度,可以在控制计算量和显存开销的前提下关联最优序列长度,但存在每层最优的注意力宽度并不能达到模型最优注意力宽度的缺点。为此,提出一种全层自适应宽度注意力模型(GAA)。让每层的注意力范围和全局关联,实现模型全局注意力范围最优,还将模型的前馈层修改为带门控单元的前馈层(FFN_(GLU))。在数据集enwiki8和text-8上的验证表明,该方法仅使用25%的训练计算成本,即可达到比基线更好的性能。 展开更多
关键词 TRANSFORMER 全局自适应宽度注意力 FFN_(GLU)
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多尺度全局自适应注意力图神经网络 被引量:1
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作者 苟茹茹 杨文柱 +1 位作者 罗梓菲 原云峰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期3039-3051,共13页
针对动态多尺度图神经网络的编解码网络中存在的身体部位内部关节点间关联度不高和感受野受限制导致运动预测误差偏高的问题,提出了一种用于人体运动预测的多尺度全局自适应注意力图神经网络,降低运动预测误差。提出了一种划分骨架关节... 针对动态多尺度图神经网络的编解码网络中存在的身体部位内部关节点间关联度不高和感受野受限制导致运动预测误差偏高的问题,提出了一种用于人体运动预测的多尺度全局自适应注意力图神经网络,降低运动预测误差。提出了一种划分骨架关节点的多距离分区策略,用于提高身体部位关节点信息在时间和空间上的关联程度;提出了全局自适应注意力时空卷积神经网络,以动态地加强网络对某一动作有贡献的时空关节点的关注度;将上述两处改进集成到图卷积神经网络门控循环单元中,以增强解码网络的状态传播性能,并降低预测误差。实验表明,与最新方法相比,该方法在Human 3.6M、CMU Mocap和3DPW数据集上的预测误差都有所下降。 展开更多
关键词 运动预测 多距离分区策略 全局自适应注意力 时空图卷积神经网络 门控循环单元
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基于GAWOA优化ELM的风机变流器故障诊断 被引量:1
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作者 许如远 马萍 《新疆大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS 2022年第3期377-384,共8页
为提高双馈异步风力发电机变流器的开路故障诊断准确率,提出一种基于全局自适应鲸鱼优化算法优化极限学习机的故障诊断方法.首先,建立双馈异步风力发电机(DFIG)并网模型,采集网侧变流器故障状态下的三相线电压信号.其次,对采集的电压信... 为提高双馈异步风力发电机变流器的开路故障诊断准确率,提出一种基于全局自适应鲸鱼优化算法优化极限学习机的故障诊断方法.首先,建立双馈异步风力发电机(DFIG)并网模型,采集网侧变流器故障状态下的三相线电压信号.其次,对采集的电压信号进行快速傅里叶变换,再将三相线电压的不同谐波分量的频率幅值和直流分量重构成特征向量,为去除部分冗余特征,利用邻域保持投影对特征向量进行降维.最后,利用全局自适应鲸鱼算法优化的极限学习机(GAWOA-ELM)对变流器故障进行诊断.使用不同方法对不同信噪比下的变流器故障进行诊断分析,验证了本文所提方法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 双馈感应电机 变流器 故障诊断 全局自适应鲸鱼算法 极限学习机
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采用人工鱼群的改进广义Hough变换目标定位
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作者 李志 谢强 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期549-555,共7页
目的传统广义Hough变换可以在平移、旋转、缩放、局部遮挡等情况下,对任意目标进行定位,但是存在定位速度较慢、存储空间较大、累加器空间离散化等缺点。因此提出了基于全局自适应人工鱼群的广义Hough变换算法,对目标进行更快地定位。... 目的传统广义Hough变换可以在平移、旋转、缩放、局部遮挡等情况下,对任意目标进行定位,但是存在定位速度较慢、存储空间较大、累加器空间离散化等缺点。因此提出了基于全局自适应人工鱼群的广义Hough变换算法,对目标进行更快地定位。方法根据目标形状的极坐标信息建立精简R表,去除梯度信息,降低计算复杂度,同时提高目标模型的鲁棒性;然后,根据精简R表计算待测目标模型函数值,作为人工鱼的适应度值,人工鱼群采用自适应的感知范围和步长,通过不断交互并协调行为,在连续的多维累加器空间中启发式地搜索最优目标模型参数,从而标定出目标的准确位置。结果实验结果表明,该算法只需要常量级的存储空间开销,并且与广义Hough变换算法相比速度提高了90%以上,较大地减少了空间和时间开销,也提高了目标的定位精度。结论新的累加器空间搜索策略,能够更快速准确地定位目标,特别是在复杂背景下对复杂目标定位更为明显。 展开更多
关键词 广义HOUGH变换 精简R表 全局自适应人工鱼群 目标定位
原文传递
Population Levels of Climate Change Fear in the United States
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作者 Casey Mace Firebaugh Tara Rava Zolnikov +1 位作者 Frances Furio Germaine Ng 《American Journal of Climate Change》 2021年第1期1-11,共11页
There is increasing evidence that climate change, like other natural disasters has the potential for significant human health impacts, including mental health. Fear as a psychological construct concerning climate chan... There is increasing evidence that climate change, like other natural disasters has the potential for significant human health impacts, including mental health. Fear as a psychological construct concerning climate change is not well understood. An online cross-sectional survey was conducted, targeting a demographically representative sample of Americans (n = 546) in terms of ethnicity, age, and gender. Survey questions included demographic information and global questions regarding self-rated anxiety and fear of climate change. Ordinal logistic models were created to determine which demographic factors were most predictive of climate change fear in the US population. Over half of the study sample (50.9%) indicated being moderately or very afraid of climate change. In the end, only three factors remained significant (<em>p</em> < 0.001) in the model;self-reported level of anxiety, political affiliation, and identifying and Hispanic/Latino. Climate change fear is still not understood, especially in terms of its impact on the mental health of the population in general, though prolonged fear can be an antecedent to other mental health disorders. This study had demonstrated that fear of climate change impacts over half of the U.S population. Level of fear differs significantly by demographic. This study has provided evidence that climate change fear impacts a significant proportion of the US population, prompting a need to investigate the potential acute and long-term impacts of this fear on the human psyche. The harms and benefits of the fear response to climate change should be explored as well as potential responses to fear due to climate change. 展开更多
关键词 Climate Change Mental Health global adaption FEAR Resiliency
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Robust Adaptive Control of Nonholonomic Systems with Nonlinear Parameterization 被引量:6
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作者 WANG Qiang-De WEI Chun-Ling 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期399-403,共5页
全球适应的州的反馈控制策略与强壮的非线性的飘移和未知非线性的参数在锁住的形式为 nonholonomic 系统的一个类被介绍。一种参数分离技术被介绍把非线性的 parameterization nonholonomic 系统转变成一个象线性一样 parameterized non... 全球适应的州的反馈控制策略与强壮的非线性的飘移和未知非线性的参数在锁住的形式为 nonholonomic 系统的一个类被介绍。一种参数分离技术被介绍把非线性的 parameterization nonholonomic 系统转变成一个象线性一样 parameterized nonholonomic 系统。然后,反馈支配设计被使用设计一个全球适应稳定控制器,切换的策略被开发消除 uncontrollability 的现象。建议控制器能保证那得到状态全球性集成到起源的所有系统,当另外的信号仍然保持围住时。模拟例子表明有效性和建议控制器的柔韧的特征。 展开更多
关键词 不完整系统 自适应控制 非线性漂移 自动化技术
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众核处理器片上网络的层次化全局自适应路由机制 被引量:2
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作者 张洋 王达 +4 位作者 叶笑春 朱亚涛 范东睿 李宏亮 谢向辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1211-1220,共10页
Mesh和环拓扑结构以其实现简单、易于扩展的特点成为众核处理器片上网络应用最为广泛的拓扑结构.应用于Mesh结构中的健忘型路由算法在网络流量较大时影响片上网络的负载均衡,表现在降低吞吐量和增大数据包延迟.自适应算法中的本地自适... Mesh和环拓扑结构以其实现简单、易于扩展的特点成为众核处理器片上网络应用最为广泛的拓扑结构.应用于Mesh结构中的健忘型路由算法在网络流量较大时影响片上网络的负载均衡,表现在降低吞吐量和增大数据包延迟.自适应算法中的本地自适应算法和区域自适应算法均存在不同程度的短视现象,不适合大规模的Mesh结构,而目前全局自适应算法又由于路由计算量大而速度缓慢.提出一种新的层次化全局自适应路由机制,包括一个全局拥塞信息传播网络Roof-Mesh和一个层次化全局自适应路由算法(global hierarchical adaptive routing algorithm,GHARA).通过全局拥塞信息传播网络得到拥塞信息,GHARA采用全网分区逐级计算路由的方式,减少了全局路由的计算步骤,从而减少了平均数据包延迟、提升了饱和带宽.实验结果表明GHARA表现优于其他区域和全局自适应路由算法.在人工注入通信模式下,8×8 Mesh平均饱和带宽比全局自适应算法GCA提高10.7%,16×16Mesh平均饱和带宽比全局自适应算法GCA提高14.7%.在运行真实测试程序集SPLASH-2模式下,数据包延迟最高比GCA提高40%,平均提升14%. 展开更多
关键词 众核处理器 片上网络 负载均衡 全局拥塞信息传播网络 层次化全局自适应路由算法 Roof-Mesh
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一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
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作者 刘慧敏 王宏强 +2 位作者 黎湘 付耀文 沈荣骏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1726-1730,共5页
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以... 针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。 展开更多
关键词 全局自适应BP算法 特征层融合识别 回弹全局自适应动量BP算法 动量BP算法
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基于曲波域Mapshrink算法的双阈值去噪
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作者 杨永锋 李红松 +2 位作者 周浩 王玲 朱丽青 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第3期121-124,共4页
Mapshrink算法广泛应用于小波域的阈值估计,而曲波变换是一种新的多方向性的多尺度变换理论。首先将Mapshrink算法引入曲波域,并分析单一阈值去噪存在的问题,提出一种联合全局阈值和局部自适应阈值的双阈值去噪方法。方法既继承了全局... Mapshrink算法广泛应用于小波域的阈值估计,而曲波变换是一种新的多方向性的多尺度变换理论。首先将Mapshrink算法引入曲波域,并分析单一阈值去噪存在的问题,提出一种联合全局阈值和局部自适应阈值的双阈值去噪方法。方法既继承了全局阈值保持图像总体灰度的特性,又保留了局部自适应方法保持边缘细节的优点。实验证明,该方法比单纯在曲波域中使用全局阈值或局部自适应阈值有更加显著的效果。 展开更多
关键词 曲波变换 全局阈值 局部自适应阈值 最大后验估计 双阈值
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