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高铁震源地震信号的挤压时频分析应用 被引量:23
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作者 王晓凯 陈文超 +2 位作者 温景充 宁杰远 李嘉琪 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2328-2335,共8页
我国每天有数千趟高铁列车驰骋在纵横交错的高铁线路上,构成了十分理想的均布震源,但寻找适合高铁震源地震信号的处理方法是充分挖掘信息的关键.传统的频谱分析结果表明高铁震源所产生的地震信号具有明显的窄带分立谱特征,但无法精确获... 我国每天有数千趟高铁列车驰骋在纵横交错的高铁线路上,构成了十分理想的均布震源,但寻找适合高铁震源地震信号的处理方法是充分挖掘信息的关键.传统的频谱分析结果表明高铁震源所产生的地震信号具有明显的窄带分立谱特征,但无法精确获得高铁震源地震信号的时频变化规律.本文首次将挤压时频分析这种分析工具引入到高铁震源地震信号处理中,对中国南方某高铁沿线采集到的高铁震源地震数据进行了分析.处理结果表明:利用挤压时频分析能够更加精确地刻画频率成分随时间的变化,能够利用单检波器精确刻画高铁列车的运行状态(匀速、加速等);同时利用挤压时频变换还可高精度地重构出所需频带的信号,为提取高铁震源地震信号的特征成分提供了一种有力工具. 展开更多
关键词 高铁震源地震信号 挤压时频分析 信号重构
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深度人工神经网络在地震反演中的应用进展 被引量:12
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作者 王竟仪 王治国 +1 位作者 陈宇民 高静怀 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第1期298-320,共23页
人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工... 人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工神经网络的发展脉络进行了回顾,梳理了基于梯度的学习过程中代价函数的作用,反向传播学习算法的思路,激活函数的不同类型,以及万能近似定理等.特别是对热门的深度神经网络,按照时间先后顺序总结了带卷积核的LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、UNet、自编码器和GANs等经典模型.在此基础上,本文分析了深度神经网络在反射系数和子波反演、速度反演、波阻抗反演和地震结构反演中不同网络的拓扑结构、学习算法、激活函数和训练样本等.最后,本文归纳和讨论了用于地震反演的有监督端到端学习网络的流程和关键影响因素等,展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络. 展开更多
关键词 人工神经网络 地震反演 代价函数 反向传播算法 激活函数
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高铁震源地震信号的稀疏化建模 被引量:15
3
作者 王晓凯 陈建友 +3 位作者 陈文超 蒋一然 鲍铁钊 宁杰远 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2336-2343,共8页
我国每天有数千趟高铁列车运行在两万多公里的高铁线路上,不但会引起高铁路基的振动,还会激发出地震波.地震检波器所接收到的数据中不仅包含窄带分立谱特性的高铁震源地震信号,还包含宽频带特性的背景信号.如何实现从检波器所接收到的... 我国每天有数千趟高铁列车运行在两万多公里的高铁线路上,不但会引起高铁路基的振动,还会激发出地震波.地震检波器所接收到的数据中不仅包含窄带分立谱特性的高铁震源地震信号,还包含宽频带特性的背景信号.如何实现从检波器所接收到的高铁震源地震数据中分离出高铁震源地震信号和宽频带背景信号是准确利用该类信号的关键.考虑到高铁震源地震信号与宽频带信号在频率域明显的形态特征差异,本文首次将形态成分分析这种信号分离手段引入到高铁震源地震信号处理中,实现高铁震源地震信号的稀疏化建模并进而实现从接收数据中分离出高铁震源地震信号以及宽频带背景信号.对北京大学在中国南方某高铁沿线采集到的大量高铁震源地震数据进行处理,结果表明:采用形态成分分析并结合分块坐标松弛算法,能够实现实际采集高铁震源地震数据中的高铁震源地震信号和宽频带信号的分离. 展开更多
关键词 高铁震源地震信号 形态成分分析 分块坐标松弛
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6G无线覆盖扩展技术
4
作者 许晓东 韩书君 +21 位作者 赵芸 王静贤 何睿斯 王德胜 侯延昭 费泽松 张雪菲 侯利明 郭婧 艾渤 牛勇 熊轲 王方刚 章嘉懿 沈霞 杜滢 刘玲 杜清河 王碧舳 孙梦颖 张静璇 谭力 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1144-1176,共33页
根据国际电信联盟关于IMT-2030愿景,第6代移动通信系统(the 6th generation mobile networks,6G)的覆盖服务需求将从单场景覆盖向多场景覆盖扩展,6G基础设施的部署也将逐步从2D覆盖向3D覆盖扩展、从局部覆盖向全球覆盖扩展、从中低频段... 根据国际电信联盟关于IMT-2030愿景,第6代移动通信系统(the 6th generation mobile networks,6G)的覆盖服务需求将从单场景覆盖向多场景覆盖扩展,6G基础设施的部署也将逐步从2D覆盖向3D覆盖扩展、从局部覆盖向全球覆盖扩展、从中低频段融合使用向更高频段按需开启.上述需求使得6G在提升容量的同时,需要进一步考虑无线覆盖扩展需求.本文针对如何在6G网络结构时空尺度跨度大、全场景业务需求差异大、超密集覆盖能耗大等关键挑战下实现容量和能效约束下的覆盖能力扩展这一重大科学问题,首先提出了面向6G无线覆盖扩展的智能柔性组网架构;其次研究了面向6G无线覆盖扩展的关键技术,包括面向6G广域覆盖的多维立体空天地覆盖扩展技术、面向深度覆盖的超密集异构覆盖扩展技术和面向6G平滑度覆盖的超高速移动覆盖扩展技术;接着分析了基于语义通信的覆盖扩展技术;最后给出了6G全场景无线覆盖扩展仿真验证,通过定义6G无线覆盖扩展技术指标体系,进行了典型场景的覆盖性能仿真验证. 展开更多
关键词 6G 无线覆盖扩展 组网架构 关键技术 指标体系
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具有全局特征的空间注意力机制 被引量:9
5
作者 张连超 乔瑞萍 +2 位作者 党祺玮 翟沛源 孙红帅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期129-138,共10页
为了获得卷积神经网络特征图中不同特征点之间的长距离依赖关系,使卷积神经网络更好地区分前景目标和背景信息,提出了一种具有全局特征的空间注意力机制。通过通道融合层将多通道的原始特征图组合成单通道的特征融合图,消除了通道间信... 为了获得卷积神经网络特征图中不同特征点之间的长距离依赖关系,使卷积神经网络更好地区分前景目标和背景信息,提出了一种具有全局特征的空间注意力机制。通过通道融合层将多通道的原始特征图组合成单通道的特征融合图,消除了通道间信息分布对获取空间注意力权重的影响;将特征融合图经过全局特征获取处理,获得能够反映特征融合图中某特征点与特征融合图中所有点之间相关性的全局特征图;全局特征图与初始值为0的可学习变量相乘,并且在通道域复制自身,扩展为原始特征图大小,将扩展后的全局特征图与原始特征图对应元素相加,获得具有注意力机制的特征图。在不同卷积神经网络中加入具有全局特征的空间注意力机制进行实验,结果表明:在脑电波二分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.839%;在CIFAR-10数据集多分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.484%;在夜间车辆单类别检测中,在交并比阈值大于0.5的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了3.860%,在交并比阈值大于0.75的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了11.726%;在voc2007数据集多类别检测中,在交并比阈值大于0.5的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了0.778%,在交并比阈值大于0.75的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了1.232%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 空间注意力机制 全局特征 特征融合 目标分类 目标检测
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基于广义Beta小波标架的稀疏时频变换及其含油气衰减表征应用 被引量:4
6
作者 朱剑兵 杨阳 王治国 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第3期1282-1292,共11页
地震波在含油气储层中传播时,其高频分量和低频分量的衰减特性存在差异.为了在时频域更准确地估计震波衰减,在常用连续小波变换的基础上,本文提出了一种高分辨率的稀疏时频谱分解方法.首先,从广义Beta小波变换及其紧标架出发,将小波标... 地震波在含油气储层中传播时,其高频分量和低频分量的衰减特性存在差异.为了在时频域更准确地估计震波衰减,在常用连续小波变换的基础上,本文提出了一种高分辨率的稀疏时频谱分解方法.首先,从广义Beta小波变换及其紧标架出发,将小波标架分解表示为一种带有L_(p)范数正则化约束的反问题,从而获得一种带稀疏性的时频谱迭代分割求解算法.在此高聚集性的稀疏时频分解结果上,进一步采用地震波的高频分量和低频分量之间差值来定位含油气储层的可能位置.通过合成地震数据和渤海湾盆地东营凹陷三维地震数据的验证,基于广义Beta小波紧标架和L_(p)范数的稀疏时频变换方法具有优良的时频分辨率,可以更好检测含油气衰减储层的三维时空分布,与5口实钻井结果更加符合,可为后续井位部署和优化提供更准确支持. 展开更多
关键词 广义Beta小波 紧标架 稀疏域时频分解 地震波衰减 含油气储层预测
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高光谱遥感影像异常目标检测研究进展 被引量:2
7
作者 屈博 郑向涛 +1 位作者 钱学明 卢孝强 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期42-54,共13页
随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常... 随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。 展开更多
关键词 遥感 高光谱遥感 高光谱异常检测 深度学习 矩阵分解
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面向工业设备故障预测与健康管理系统的信息物理系统架构设计 被引量:8
8
作者 曹明路 胡钢 +1 位作者 沈航 周峰 《工业技术创新》 2020年第4期69-73,共5页
随着信息化和工业化融合发展的不断推进,工业设备的维护策略正在从原有的基于状态监测的被动处理向基于综合分析的主动管控转变,故障预测与健康管理(PHM)技术被人们寄予厚望。为助力PHM技术在工业领域的规范化落地应用,在工业设备PHM系... 随着信息化和工业化融合发展的不断推进,工业设备的维护策略正在从原有的基于状态监测的被动处理向基于综合分析的主动管控转变,故障预测与健康管理(PHM)技术被人们寄予厚望。为助力PHM技术在工业领域的规范化落地应用,在工业设备PHM系统的设计中引入信息物理系统(CPS)体系,搭建了涵盖单元级、系统级、系统之系统级层级化架构;并结合不同的网络连接和云计算部署方式,明确了系统调用的数据种类范围,提出了基于CPS的在线、离线、远程三种工业设备智能运维模式,以满足不同类型、规模的工业企业的设备维护保障需求。 展开更多
关键词 信息物理系统 故障预测与健康管理 工业设备 云计算 智能运维
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基于改进多层感知机的电网运行风险评估方法 被引量:4
9
作者 郝蛟 林宏 +3 位作者 李雨森 武婕 张建国 孟琦 《现代电力》 北大核心 2023年第4期474-483,共10页
传统的电网运行风险评估方法随着电网规模的扩大已逐渐不能满足实时性需求,已有的基于机器学习技术的风险评估方法又没有考虑真实系统中的样本不平衡问题。提出了一种基于改进多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)的电网运行风险评... 传统的电网运行风险评估方法随着电网规模的扩大已逐渐不能满足实时性需求,已有的基于机器学习技术的风险评估方法又没有考虑真实系统中的样本不平衡问题。提出了一种基于改进多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)的电网运行风险评估方法。基于IEEE-RTS79可靠性测试节点系统生成风险数据样本,从电压越限、潮流过载、失负荷率及潮流转移度4个维度建立了1套可以表征电网当前运行状态及相对状态变化影响的指标体系,来量化电网运行风险并根据风险值对样本添加标签,构建电网风险数据集;考虑真实系统中样本不平衡的情况,引入多种样本平衡方法,并通过特征选择和主成分分析法对数据降维,最终使用改进的多层感知机模型训练样本,得到电网运行风险评估计算模型。在提高训练速度的同时,加强了对电力数据中非线性规则的表征能力,可以快速得到风险评估结果。 展开更多
关键词 智能电网 风险评估 多层感知机(MLP) 不平衡样本 风险指标
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基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究 被引量:1
10
作者 王倩楠 王治国 +2 位作者 杨阳 朱剑兵 高静怀 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期370-378,共9页
地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多... 地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多特征融合自编码器,实现了地震数据中表征地震相的大量隐含特征提取.其次基于非负矩阵分解和K均值聚类实现了主特征分量分解和地震相聚类.实际地震数据应用结果和指标分析表明,本文方法提取的隐含特征趋于正态分布,且主特征分量中蕴含了不同地震相类别的响应,从而可以获得更准确的地震相分类结果.在渤海湾盆地东营凹陷古近系沙河街组湖相沉积中,清晰划分出了六类沉积微相的边界,有利于揭示三角洲沉积环境演变. 展开更多
关键词 地震相分类 多特征融合自编码器 卷积自编码器 变分自编码器 非负矩阵分解
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基于二维散射变换的湖相碳酸盐岩储层厚度预测方法研究
11
作者 杨阳 雷友波 +4 位作者 王倩楠 王治国 杨涛 高静怀 苏朝光 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1601-1612,共12页
济阳坳陷沙四段湖相碳酸盐岩受湖盆内沉积环境和构造运动等因素控制,储层厚度变化大,非均质性强,油气开发难度大.为了准确预测湖相碳酸盐岩储层的厚度,本文提出一种基于二维散射变换和随机森林的储层厚度预测方法.首先,引入二维散射变... 济阳坳陷沙四段湖相碳酸盐岩受湖盆内沉积环境和构造运动等因素控制,储层厚度变化大,非均质性强,油气开发难度大.为了准确预测湖相碳酸盐岩储层的厚度,本文提出一种基于二维散射变换和随机森林的储层厚度预测方法.首先,引入二维散射变换提取地震时频属性,该变换是在二维小波变换的基础上,通过迭代小波分解和非线性操作来实现的.与传统的二维小波变换对比,散射变换提取的时频属性具有局部形变稳定性以及对噪声鲁棒性的优点,有助于提高储层厚度预测的准确率.在此基础上,在有限测井数据的条件下,利用随机森林算法建立多尺度时频属性与测井解释厚度之间的非线性关系,实现湖相碳酸盐岩储层预测.模型数据的预测结果表明,与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比,本文所提的厚度预测方法具有最优的性能.叠后三维地震数据的预测结果表明,与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比,本文所提方法的厚度预测结果与实际钻井数据误差更小,提高了储层厚度预测的精度,清晰刻画了灰礁、灰滩与灰泥等三种沉积亚相的空间展布,有利于后续井位部署和优化. 展开更多
关键词 储层厚度预测 湖相碳酸盐岩 二维散射变换 随机森林
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基于S变换和变分法的品质因子Q估计方法 被引量:6
12
作者 许李囡 高静怀 +2 位作者 杨阳 高照奇 王前 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期82-90,I0004,共10页
品质因子Q是定量描述黏弹性衰减的重要参数,准确估计Q值有利于储层识别、烃类检测,还可用于反Q滤波来提高地震资料的分辨率。传统的Q值估计方法包括对数谱比法、中心频率偏移法和峰值频率偏移法等,其中对数谱比法的抗噪性较差,而中心频... 品质因子Q是定量描述黏弹性衰减的重要参数,准确估计Q值有利于储层识别、烃类检测,还可用于反Q滤波来提高地震资料的分辨率。传统的Q值估计方法包括对数谱比法、中心频率偏移法和峰值频率偏移法等,其中对数谱比法的抗噪性较差,而中心频率偏移法和峰值频率偏移法则存在依赖地震子波类型的问题。针对这些问题,提出一种基于S变换和变分法提取品质因子Q的方法。首先,通过研究非平稳褶积模型,推导出非平稳地震数据在S变换域的近似表示形式;其次,在近似表示的基础上,建立了关于品质因子Q和地震子波的目标函数,并基于变分法最小化目标函数,得到Q值估计表达式;最后,为了提高该方法的准确性与抗噪性,设计了一种自适应积分区间选择的方案,该方案可根据地震数据的时频谱自动计算积分区域的频率参数。模型算例测试结果表明,所提出的Q值估计方法不依赖于地震子波的类型和窗函数的长度,同时对噪声具有较好的鲁棒性。实际数据计算结果进一步验证了该方法在Q值估计中的有效性。 展开更多
关键词 地震波衰减 S变换 变分法 自适应参数选择 Q值估计
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基于SAC强化学习的车联网频谱资源动态分配 被引量:7
13
作者 黄煜梵 彭诺蘅 +3 位作者 林艳 范建存 张一晋 余妍秋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期34-43,共10页
针对车联网频谱资源稀缺问题,提出一种基于柔性致动-评价(SAC)强化学习算法的多智能体频谱资源动态分配方案。以最大化信道总容量与载荷成功交付率为目标,建立车辆-车辆(V2V)链路频谱资源分配模型。将每条V2V链路作为单个智能体,构建多... 针对车联网频谱资源稀缺问题,提出一种基于柔性致动-评价(SAC)强化学习算法的多智能体频谱资源动态分配方案。以最大化信道总容量与载荷成功交付率为目标,建立车辆-车辆(V2V)链路频谱资源分配模型。将每条V2V链路作为单个智能体,构建多智能体马尔科夫决策过程模型。利用SAC强化学习算法设计神经网络,通过最大化熵与累计奖励和以训练智能体,使得V2V链路经过不断学习优化频谱资源分配。仿真结果表明,与基于深度Q网络和深度确定性策略梯度的频谱资源分配方案相比,该方案可以更高效地完成车联网链路之间的频谱共享任务,且信道传输速率和载荷成功交付率更高。 展开更多
关键词 车联网 资源分配 多智能体强化学习 柔性致动-评价算法 频谱分配
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国产FPGA上通信基带发端算法设计和系统实现 被引量:1
14
作者 李铭 杨明昕 +1 位作者 穆鹏程 张翠翠 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第2期135-145,共11页
该文针对国产FPGA上通信基带算法及相关信号处理算法IP核匮乏现状,设计了基于紫光Logos系列FPGA器件的通信基带发端算法;在紫光FPGA缺乏FIR IP核的情况下,经优化设计实现了仅用7个乘法器的60阶FIR成型滤波器;搭建收发测试环境对设计的... 该文针对国产FPGA上通信基带算法及相关信号处理算法IP核匮乏现状,设计了基于紫光Logos系列FPGA器件的通信基带发端算法;在紫光FPGA缺乏FIR IP核的情况下,经优化设计实现了仅用7个乘法器的60阶FIR成型滤波器;搭建收发测试环境对设计的发端系统进行了测试。测试结果表明,所设计的基于正交调制的发端基带算法和基带系统性能达到主流水平的技术指标要求,实现了首批通信算法和通信系统在国产FPGA器件上的应用。 展开更多
关键词 国产FPGA 通信基带 正交调制 FIR优化
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采用混合域注意力机制的无人机识别方法 被引量:6
15
作者 薛珊 卫立炜 +1 位作者 顾宸瑜 吕琼莹 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期141-150,共10页
针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中,雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题,提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(... 针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中,雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题,提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(ECSANet)的无人机识别方法。首先,建立民用的9大类无人机声音数据集,提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征;其次,为了网络参数量少,避免过拟合,设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络(MSSGNet);然后,为了能更多、更有效地提取无人机声音特征,设计了通道空间混合域注意力机制模块(ECSA);最后,将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的通道空间混合域注意力机制的多尺度分组卷积网络(ECSANet),形成新型声音识别无人机的方法。运用设计的ECSANet网络对自建的民用无人机声音数据集和Urbansound8K环境声音数据集进行了声音识别,识别结果表明:与ResNet18、ResNet34、ResNeXt18和MobileNetV2等基准网络相比,MSSGNet网络参数更少,识别准确率更高,达到了95.1%;ECSA模块可以插入多种网络,在不增加很多参数的情况下令网络模型的识别准确率获得提升,在无人机等声音分类任务上具有很好的效果;与MSSGNet网络相比,改进的ECSANet网络识别准确率能达到95.9%,提高了0.8%,表明了该网络在识别小样本无人机方面的优越性和可行性。 展开更多
关键词 无人机 声音识别 对数梅尔谱图 神经网络 混合域注意力机制
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改进的整体嵌套边缘检测地震断层识别技术 被引量:5
16
作者 刘乃豪 李时桢 +3 位作者 黄腾 高静怀 丁继才 王治国 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期499-509,I0001,共12页
断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年... 断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年来,随着深度学习技术的发展,非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征。为此,引入深度学习中的边缘检测技术,即整体嵌套边缘检测(Holistically-Nested Edge Detection, HED)网络,并根据地震数据和断层特点对网络结构进行改进和优化,提出适用于地震断层智能解释的改进HED(Improved HED,IHED)网络。主要步骤包括:(1)将原始二维HED网络推广至三维,搭建三维HED网络;(2)根据HED网络的多尺度特点,调整三维HED网络构架;(3)利用三维合成地震数据及其标签数据训练得到三维IHED模型,将该模型用于实际地震数据进行断层智能解释。与相干体算法和U-Net模型相比,三维IHED模型对断层预测的准确性更高,连续性更好。该方法为地震断层智能识别提供了一条可靠途径。 展开更多
关键词 整体嵌套边缘检测 深度学习 断层智能解释 卷积神经网络 U-Net
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基于深度学习的网络异常检测和智能流量预测方法 被引量:6
17
作者 张娇阳 孙黎 《无线电通信技术》 2022年第1期81-88,共8页
边缘计算场景下,边缘设备时刻产生海量蜂窝流量数据,在异常检测任务中针对直接对原始数据检测异常存在的计算冗余问题,提出基于特征降维的蜂窝流量数据异常检测方法。该方法在全局范围内利用LSTM自编码器提取流量数据特征和标识异常网格... 边缘计算场景下,边缘设备时刻产生海量蜂窝流量数据,在异常检测任务中针对直接对原始数据检测异常存在的计算冗余问题,提出基于特征降维的蜂窝流量数据异常检测方法。该方法在全局范围内利用LSTM自编码器提取流量数据特征和标识异常网格,然后在存在可疑异常的网格使用K-means聚类进行局部异常确认,结果表明可以更好地检测出不同活跃度区域内的漏报异常;同时,对于流量数据预测任务中只考虑时空相关性,忽略不同业务间相关性的问题,提出多数据集联合预测方法,引入注意力机制学习不同业务间的相关性。该方法进一步提高了流量预测的准确度,理论分析和仿真试验均验证了其有效性。 展开更多
关键词 全局异常检测 特征降维 LSTM自编码器 联合预测 边缘计算
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基于深度神经网络的地震强反射剥离方法 被引量:7
18
作者 田亚军 高静怀 +1 位作者 王大兴 陈道雨 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2780-2794,共15页
在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问... 在储层预测工作中,储层弱反射信号淹没在强反射信号之中的情况非常常见,这不利于精确识别和描述储层结构.本文提出了一种基于深度神经网络的强反射剥离方法,用于辅助储层弱反射信号的检测工作.该方法在卷积模型的框架下将强反射预测问题分解为地震子波预测与强反射预测两个子优化问题,并采用AIDNN与U-Net两个深度神经网络分别求解.通过训练直接得到地震数据与强反射之间的映射关系,避免了经验性调参过程,计算速度快,适用于海量地震数据处理.模型数据和实际资料试算结果表明,本文方法能够预测并剥离地震数据中的强反射且保真保幅性好;在该方法的基础上进行的储层砂体展布预测工作取得了良好效果. 展开更多
关键词 深度学习 地震强反射 储层预测
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基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络的图像分块压缩感知 被引量:1
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作者 李俊辉 侯兴松 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期472-480,共9页
基于深度展开网络的分块压缩感知(BCS)方法,在迭代去块伪影时通常会同时去除部分信号和保留部分块伪影,不利于信号恢复。为了改善重建性能,在学习去噪的迭代阈值(LDIT)算法基础上,该文提出基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络(M... 基于深度展开网络的分块压缩感知(BCS)方法,在迭代去块伪影时通常会同时去除部分信号和保留部分块伪影,不利于信号恢复。为了改善重建性能,在学习去噪的迭代阈值(LDIT)算法基础上,该文提出基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络(MSD-Net)的图像BCS迭代方法(PSASM-MD)。首先,在每步迭代中,利用残差网络并行地对每个图像子块单独去噪后再拼接。然后,对拼接后的图像采用含有伪监督注意力模块(PSAM)的MSD-Net进行特征提取,以更好地去除块伪影以提高重建性能。其中,PSAM被用于从含有块伪影的残差中抽取部分有用信号,并传递到下一步迭代实现短期记忆,以尽量避免去除有用信号。实验结果表明,该文方法相比现有先进的同类BCS方法在主观视觉感知和客观评价指标上均取得了更优的结果。 展开更多
关键词 分块压缩感知 短期记忆 图像去伪影 深度展开网络
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一种Ka波段高增益磁电偶极子滤波阵列天线设计 被引量:3
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作者 吴思凡 李建星 +2 位作者 曹元熙 闫森 陈娟 《无线电工程》 北大核心 2023年第8期1752-1759,共8页
针对Ka波段毫米波雷达与通信系统高效率与高集成度要求,提出了一款集成滤波功能的4×4高增益磁电偶极子阵列天线。该天线阵列由全谐振腔五阶滤波功分网络馈电,在通带内等功率激励4个子腔体,每个子腔体被激励起同相位的TM 210模式。... 针对Ka波段毫米波雷达与通信系统高效率与高集成度要求,提出了一款集成滤波功能的4×4高增益磁电偶极子阵列天线。该天线阵列由全谐振腔五阶滤波功分网络馈电,在通带内等功率激励4个子腔体,每个子腔体被激励起同相位的TM 210模式。通过在腔体表面选择合适的缝隙加载位置,可使子腔体等幅同相地激励2×2磁电偶极子天线子阵列。为了降低天线的加工复杂度,天线采用了金属三维打印技术加工。实测结果表明,该滤波阵列天线可以在27.4~31.0 GHz实现优于10 dB的回波损耗,天线阵列的最大增益为21.2 dB,工作频带内的增益变化小于1.5 dB,带外增益衰减超过20 dB/GHz。天线整体尺寸为42 mm×42 mm×18 mm。该阵列天线的高集成、高效率与高增益的特性使其非常适用于毫米波雷达及通信系统。 展开更多
关键词 滤波功分器 滤波天线 磁电偶极子 三维打印 阵列天线
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