基于多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法

1

作者 钱新宇 谢清林 +1 位作者 陶功权 温泽峰 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期688-697,共10页

为了快速、准确检测车轮扁疤,提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆−轨道刚柔耦合动力学模型,获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整,制成不同结... 为了快速、准确检测车轮扁疤,提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆−轨道刚柔耦合动力学模型,获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整,制成不同结构形式的样本集,将它与速度信号融合输入多输入卷积神经网络(MCNN)模型进行训练,探究MCNN模型在不同数据结构输入下的性能差异.结果表明:相较于设置的其他输入数据结构,输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型识别性能最佳,平均绝对百分比误差与拟合度(R2)分别为1.947%和0.9978,耗时相对较低,单个样本为0.1579 ms.经典模型对比实验、速度信息消融实验和实测数据迁移学习实验的结果表明,输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型具有工程应用价值. 展开更多

关键词 车轮扁疤 定量识别 多结构数据样本集 多输入卷积神经网络 轴箱振动加速度

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基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别 被引量：1

2

作者 李成范 孟令奎 刘学锋 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期375-387,共13页

该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感... 该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感图像深度学习目标检测中样本库和遥感数据库的建设提供参考,为利用深度学习开展多尺度、多源高分遥感建筑物检测与识别提供支持。 展开更多

关键词 建筑物识别 高分遥感图像 卷积神经网络 样本集 数据集

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基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测

3

作者 齐国红 张云龙 苏曼 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第3期52-59,共8页

目的:提高木瓜成熟度检测准确率及鲁棒性。方法:提出一种基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测方法。通过均值平均精度、准确率、精确率—召回率曲线和计算时间等指标,验证所提方法的有效性和鲁棒性,并将其检测效果与Faster ... 目的:提高木瓜成熟度检测准确率及鲁棒性。方法:提出一种基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测方法。通过均值平均精度、准确率、精确率—召回率曲线和计算时间等指标,验证所提方法的有效性和鲁棒性,并将其检测效果与Faster R-CNN、RetinaNet和CenterMask等方法进行对比。结果:试验方法对木瓜成熟度检测的平均精度均值、50%平均精度均值、75%平均精度均值分别为98.43%,98.67%,98.68%,对未成熟、半成熟和成熟木瓜成熟度的平均检测精度为99.38%,98.81%,99.37%。结论:该方法可用于开发木瓜成熟度检测的电子系统,提升木瓜成熟度检测和木瓜分级的性能。 展开更多

关键词 成熟度检测 多目标采样 Mask R-CNN 小数据集 木瓜

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海量大数据定向采样有差别挖掘算法仿真 被引量：1

4

作者 宁滔 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期164-168,共5页

在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算... 在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算法。以网站统一资源定位器(URL)初始化为基础,在网络上抓取网页,采集网页的超文本标记语言(HTML)数据,提取定向数据的相关链接,并将其导入URL队列。根据网络搜索策略,实施相关的数据搜索和处理。完成数据搜索后,将自动进行下一网页的URL,继续进行海量大数据定向采样。结合模糊特征匹配与检测滤波方法实现大数据定向采样过程中的抗干扰处理。采用粗糙集算法实施挖掘,利用扩展差别矩阵对大数据决策表内的值实施约简,实现海量大数据的模式分类。实验结果显示,该算法数据采集过程中的丢包率基本控制在0.2%以下,具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 海量大数据 网页抓取 定向采样 滤波处理 去冗余 粗糙集 扩展差别矩阵 决策规则

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聚类边界过采样不平衡数据分类方法 被引量：31

5

作者 楼晓俊 孙雨轩 刘海涛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期944-950,共7页

针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入"聚类一致性系数"找到少数类样本的边界,利用边界样本的... 针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入"聚类一致性系数"找到少数类样本的边界,利用边界样本的最近邻密度来剔除噪声点和确定合成样本的数量,对SMOTE方法的新样本合成规则进行了优化.该方法是一种指导性的过采样方法,合成样本更加有利于分类器的学习.通过实验对比6种不同方法在UCI公共数据集上的分类性能,结果表明:CB-SMOTE方法对少数类样本和多数类样本都具有较高的分类准确率,且对过采样倍数的变化具有更高的稳定性. 展开更多

关键词 不平衡数据 过采样 聚类边界 最近邻密度 合成样本

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铁路客运服务需求的模糊聚类分析 被引量：10

6

作者 余少鹤 李夏苗 +1 位作者 付延冰 史丰收 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期122-125,共4页

为了掌握客运服务各要素在铁路客运服务需求中的重要程度,提出按其重要程度归类的ISODATA模糊聚类方法。根据近期客运市场调查数据,确定客运服务要素的4个特征指标。运用ISODATA模糊聚类方法对21个客运服务要素进行聚类,并对聚类效果进... 为了掌握客运服务各要素在铁路客运服务需求中的重要程度,提出按其重要程度归类的ISODATA模糊聚类方法。根据近期客运市场调查数据,确定客运服务要素的4个特征指标。运用ISODATA模糊聚类方法对21个客运服务要素进行聚类,并对聚类效果进行评价。把21个服务要素按其重要程度分成5类,由21个客运服务要素归类结果,分析确定要素在客运服务市场中的地位。 展开更多

关键词 客运服务 模糊聚类 模糊c-划分 聚类中心 需求分析

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POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建 被引量：19

7

作者 王本锋 陈小宏 +1 位作者 李景叶 张华 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期20-28,13-14,共9页

由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型... 由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型对二维地震数据重建结果及收敛速度的影响,采用改进的指数阈值模型(q=0.5)和改进的Jitter欠采样方法在频率域对每一有效频率切片进行二维重建,最终实现三维地震数据重建,并有效地提高了计算效率。在迭代过程中,定义了新的误差函数公式,从而在保证重建质量的同时有效地结束迭代,再次提高了计算效率。模拟数据分析和实际数据处理结果均验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 地震数据重建 曲波变换 凸集投影(POCS) 阈值模型 改进的Jitter采样

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基于区间值模糊集的模糊区域拓扑关系模型 被引量：13

8

作者 虞强源 刘大有 欧阳继红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期186-189,共4页

在GIS实际应用领域中 ,采样点的属性数据往往不是精确的数值 ,而是一个区间范围 ,对此类空间数据的建模、分析和推理越来越受到相关领域研究者的重视 .利用区间值模糊集描述由不确定属性数据所圈定的模糊区域 ,基于区间值和区间值模糊... 在GIS实际应用领域中 ,采样点的属性数据往往不是精确的数值 ,而是一个区间范围 ,对此类空间数据的建模、分析和推理越来越受到相关领域研究者的重视 .利用区间值模糊集描述由不确定属性数据所圈定的模糊区域 ,基于区间值和区间值模糊集的运算性质 ,给出了模糊区域间拓扑关系的分析模型 .该模型改进了基于经典模糊集及其截集的拓扑关系模型 ,对模糊区域拓扑关系的分析结果更符合人们的认知习惯 ,可以利用区间值结果进行推理和决策 ,能够有效地分析由区间值属性所确定的模糊区域间的拓扑关系 ,在地理信息系统和空间数据库等领域具有实际应用价值 . 展开更多

关键词 空间推理 拓扑关系 模糊区域 区间值 区间值模糊集

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基于三支决策的不平衡数据过采样方法 被引量：31

9

作者 胡峰 王蕾 周耀 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期135-144,共10页

采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域:正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采... 采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域:正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采样算法(TWD-IDOS算法).实验结果表明,在C4.5、KNN和CART等分类器上,文中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题,在Recall、F-value、AUC等指标上优于文献中的过采样算法. 展开更多

关键词 三支决策 邻域粗糙集 边界采样 不平衡数据 SMOTE

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一种不平衡数据的分类方法 被引量：5

10

作者 李艳玲 郭文普 徐东辉 《中国电子科学研究院学报》 2012年第3期246-251,共6页

针对数据挖掘和机器学习领域中常遇到的数据不平衡问题,分析了数据的不平衡性及目前解决不平衡问题的主要策略,提出了一种基于组合的不平衡数据分类方法,该方法将数据重取样与权重润饰结合,以降低分类器对大类别的偏好。实验结果表明,... 针对数据挖掘和机器学习领域中常遇到的数据不平衡问题,分析了数据的不平衡性及目前解决不平衡问题的主要策略,提出了一种基于组合的不平衡数据分类方法,该方法将数据重取样与权重润饰结合,以降低分类器对大类别的偏好。实验结果表明,权重润饰能够较好的弥补重取样方法的某些不足,该组合方法可有效提高不平衡数据分类精度。 展开更多

关键词 不平衡数据 文本分类 重取样 权重润饰 组合

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基于特征选择的过抽样算法的研究 被引量：1

11

作者 陆慧娟 张金伟 +1 位作者 马小平 杨小兵 《电信科学》 北大核心 2012年第1期87-91,共5页

为了提高不平衡数据集分类中少数类的分类精度,提出了基于特征选择的过抽样算法。该算法考虑了不同的特征列对分类性能的不同作用,首先对训练集进行特征选择,选出一组特征列,然后根据选出的特征列合成少数类样本,合成的每个少数类样本... 为了提高不平衡数据集分类中少数类的分类精度,提出了基于特征选择的过抽样算法。该算法考虑了不同的特征列对分类性能的不同作用,首先对训练集进行特征选择,选出一组特征列,然后根据选出的特征列合成少数类样本,合成的每个少数类样本的特征由两部分组成,一部分是特征选择的特征列对应的特征,另一部分是按照SMOTE原理合成的特征。将基于特征选择的过抽样算法和SMOTE算法进行实验比较,结果表明基于特征选择的过抽样算法的性能优于SMOTE算法,能有效降低数据的不平衡性,提高少数类的分类精度。 展开更多

关键词 不平衡数据集 特征选择 过抽样 遗传算法

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面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法 被引量：22

12

作者 冀汶莉 郗刘涛 王斌 《工矿自动化》 北大核心 2020年第1期18-25,共8页

异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用,但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右,不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。为了能准确识别异常数... 异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用,但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右,不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。为了能准确识别异常数据,以煤矿分布式光纤竖井变形监测系统采集的数据为研究对象,提出了一种面向不平衡数据集、基于去重复下采样(RDU)、合成少数类过采样技术(SMOTE)和随机森林(RF)分类算法的煤矿监测系统异常数据识别方法。该方法利用RDU算法对多数类数据进行下采样,去除重复样本;利用SMOTE算法对少数类异常数据进行过采样,通过合成新的异常数据来改善数据集的不平衡性;并利用优化后的数据集训练RF分类算法,得到异常数据识别模型。在6个真实数据集上的对比实验结果表明,该方法的异常数据识别准确率平均值达到99.3%,具有较好的泛化性和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 煤矿安全监测 异常数据识别 不平衡数据集 机器学习 大数据 下采样 过采样 随机森林

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一种面向单个正例的Fisher线性判别分类方法 被引量：3

13

作者 尹军梅 杨明 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2008年第3期61-65,共5页

提出了一种解决不平衡数据集中少数类只有一个样本的方法,找出单个正例在负类中的k个近邻,按照一定规则依次在单个正例和它的各个近邻的连线上产生合成样本,并把这些合成样本添加到原始的正类中,用加权F isher线性分类方法对新的数据集... 提出了一种解决不平衡数据集中少数类只有一个样本的方法,找出单个正例在负类中的k个近邻,按照一定规则依次在单个正例和它的各个近邻的连线上产生合成样本,并把这些合成样本添加到原始的正类中,用加权F isher线性分类方法对新的数据集进行训练.实验结果表明该方法可有效地提高少数类的分类性能. 展开更多

关键词 不平衡数据集 FISHER线性判别 过抽样

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基于支持向量回归的装备可靠性评估新方法 被引量：1

14

作者 吴军 邓超 +1 位作者 邵新宇 毛宽民 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1095-1100,共6页

针对经典的装备可靠性评估方法在小样本情况下难以得到满意的评估结果的问题，提出了一种综合运用支持向量回归（SVR）算法和自适应重要抽样（AIS）算法进行评估的新方法。该方法通过分析小样本条件下装备可靠性评估原理，建立基于SVR和... 针对经典的装备可靠性评估方法在小样本情况下难以得到满意的评估结果的问题，提出了一种综合运用支持向量回归（SVR）算法和自适应重要抽样（AIS）算法进行评估的新方法。该方法通过分析小样本条件下装备可靠性评估原理，建立基于SVR和AIS的装备可靠性评估模型，分析小样本条件下开展装备可靠性评估的过程，给出相应的统一建模语言（UML）序列图。以华中数控公司的高速进给伺服实验台为对象对此新的装备可靠性评估方法进行了检验，结果显示此方法能较好地解决小样本数据集下进行装备可靠性评估时遇到的非线性、评估精度低等问题。 展开更多

关键词 可靠性评估 支持向量回归(SVR) 自适应重要抽样(AIS) 小样本数据集 统一建模语言(UML)

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AHP-BP卫星通信网评估算法应用研究 被引量：5

15

作者 董彦磊 汪春霆 周萌 《无线电工程》 2016年第8期9-13,共5页

随着卫星通信的应用领域越来越广泛,合理地评估一个卫星通信网的运行效能具有重大的现实意义。提出AHP-BP卫星通信网评估算法应用,利用AHP算法对BP算法中数据样本进行标记,形成数据样本集,实现对卫星通信网的运行状态初始快速评估。在... 随着卫星通信的应用领域越来越广泛,合理地评估一个卫星通信网的运行效能具有重大的现实意义。提出AHP-BP卫星通信网评估算法应用,利用AHP算法对BP算法中数据样本进行标记,形成数据样本集,实现对卫星通信网的运行状态初始快速评估。在后期评估过程中利用实际运行数据结合专家经验构建真实样本数据集,基于真实数据样本集重新训练BP算法模型,能够逐渐修正评估结果。仿真结果表明,AHP-BP评估算法适用于卫星通信网效能评估,并能够提高评估结果的准确性和客观性。 展开更多

关键词 卫星通信网 运行评估 AHP算法 BP算法 样本数据集

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地面红外纹理的动态生成技术研究 被引量：1

16

作者 王彦 谢晓方 +2 位作者 曹建 徐从安 涂晓明 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期133-136,共4页

为实现红外导引头视景仿真中地面视景的动态生成,提出了一种地面红外纹理的动态生成方法。根据太阳小时辐射量、风速、大气温度、相对湿度和不同材质地面温度的实测数据建立样本集,并基于该样本集建立了几种典型地面材质表面温度场的工... 为实现红外导引头视景仿真中地面视景的动态生成,提出了一种地面红外纹理的动态生成方法。根据太阳小时辐射量、风速、大气温度、相对湿度和不同材质地面温度的实测数据建立样本集,并基于该样本集建立了几种典型地面材质表面温度场的工程计算模型。仿真工程中,在地面材质区域纹理的基础上,结合温度场工程计算模型和由多谱段图像法生成的纹理掩膜,在着色器中动态生成地面的红外纹理。实验表明,地面温度场模型的预测结果与实测数据吻合较好,生成的地面红外纹理比较逼真,满足三维仿真工程实时性要求。 展开更多

关键词 红外视景仿真工程 地面温度场 实测数据样本集 地面红外纹理 纹理掩膜

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汽轮机重要易损部件中止样本集寿命数据管理系统的研究 被引量：1

17

作者 杨宇 史进渊 默静飞 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期598-601,共4页

提出了电站汽轮机重要易损部件中止样本集寿命数据的预测模型,阐述了易损部件中止样本集寿命数据的威布尔分布检验、参数估计和寿命预测方法,给出了电站汽轮机重要易损部件可靠度、可靠寿命、平均寿命、检测周期和更换周期的确定方法和... 提出了电站汽轮机重要易损部件中止样本集寿命数据的预测模型,阐述了易损部件中止样本集寿命数据的威布尔分布检验、参数估计和寿命预测方法,给出了电站汽轮机重要易损部件可靠度、可靠寿命、平均寿命、检测周期和更换周期的确定方法和应用实例,并介绍了电站汽轮机重要易损部件寿命管理系统的功能.结果表明:电站汽轮机重要易损部件中止样本集寿命预测模型、方法和寿命管理系统不仅可以为电站汽轮机优化检修提供技术依据,而且能够使电站汽轮机重要易损部件的使用周期处于受控状态. 展开更多

关键词 汽轮机 易损部件 中止样本集 寿命数据管理 威布尔分布 预测模型

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基于邻近样本类别判断的不平衡数据分类算法 被引量：2

18

作者 胡艳 《科技通报》 北大核心 2013年第10期58-60,共3页

数据类间分布不均衡是不平衡数据集分类效果不好的主要原因,为了克服类间分布的不均衡,本文提出了一种基于邻近样本类别判断的不平衡数据分类算法。首先,对待判定样本,计算它的k个最邻近样本,然后将待判定样本的类别指派到它的k个最邻... 数据类间分布不均衡是不平衡数据集分类效果不好的主要原因,为了克服类间分布的不均衡,本文提出了一种基于邻近样本类别判断的不平衡数据分类算法。首先,对待判定样本,计算它的k个最邻近样本,然后将待判定样本的类别指派到它的k个最邻近中的多数类。由于本文所提出的不平衡数据分类算法在类别决策时,只考虑少量的邻近样本的类别,而不是考虑所有的训练样本,因此可以较好地克服类间不平衡对少数类分类结果的影响。在客户流失数据集上的仿真实验充分证明了本文算法能较好地处理不平衡数据分类问题。 展开更多

关键词 不平衡数据集 邻近样本 数据分类 少数类

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用样点加密和补零充位提高频谱分辨率 被引量：4

19

作者 撒利明 《西南石油学院学报》 CSCD 1991年第1期23-28,共6页

在地震数据处理中,频谱分析是不可缺少的重要环节。PE—3284机TRAFO模块是采用FFT算法进行频谱分析的。由于频谱的分辨率与被处理的时窗长度成正比,当时窗长度小于2000ms时,分辨率很低,不能用于实际生产。本文提出用样点加密和补零充位... 在地震数据处理中,频谱分析是不可缺少的重要环节。PE—3284机TRAFO模块是采用FFT算法进行频谱分析的。由于频谱的分辨率与被处理的时窗长度成正比,当时窗长度小于2000ms时,分辨率很低,不能用于实际生产。本文提出用样点加密和补零充位的方法提高频谱分辨率,效果明显,方法简单,对时窗长度大于75ms的谱分析,完全能满足实际处理需要。 展开更多

关键词 地震数据处理 频谱分析 地震勘探

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基于深度学习的两相流气泡末速度预测 被引量：1

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作者 王红一 张浩 《现代电子技术》 2022年第15期69-72,共4页

针对在气液两相流中难以进行稳态分析,无法对气泡末速度进行精准预测的问题,提出一种基于深度学习的气泡末速度预测方法。首先,搭建了一套高速相机采集系统获取气泡图像,利用图像处理技术和椭圆拟合算法对气泡进行图像分割,进而计算气... 针对在气液两相流中难以进行稳态分析,无法对气泡末速度进行精准预测的问题,提出一种基于深度学习的气泡末速度预测方法。首先,搭建了一套高速相机采集系统获取气泡图像,利用图像处理技术和椭圆拟合算法对气泡进行图像分割,进而计算气泡上升速度,建立关于气泡末速度的图像数据集;然后,设计了一种以VGG网络为基础的回归网络模型,并采用迁移学习的方式对VGG网络进行训练和参数优化,有效地解决了训练样本不足、预测精度低的问题,实现了对气液两相流中气泡末速度的精准预测。实验结果表明:与传统的定量分析方法相比,基于迁移学习的VGG回归网络能够更好地对气泡图像进行特征提取,得到更为精准的气泡末速度预测模型,同时在小样本数据集中具备较好的泛化能力。 展开更多

关键词 气泡末速度 两相流 深度学习 VGG 高速相机 图像处理 迁移学习 小样本数据集

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