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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引：8，自引：3，他引：5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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文章基于Inception-v3卷积神经网络模型,通过对采集的金矿石、铜矿石、铁矿石、铅锌矿、花岗岩、片麻岩、大理岩和页岩,8种岩石453张图像进行特征提取和迁移学习,建立了岩性分类的迁移学习模型,实现了岩性的自动识别和分类。每种岩石图像随机抽取4张作为测试集进行测试,剩余421张图像作为训练集参加训练,经测试全部图像的岩性分类结果均正确,识别正确率超过80%的岩石图像占测试集图像总数的90%以上。识别正确率未达到80%的图像经过处理后重新训练并测试,其识别正确率均超过了80%,表明了该模型具有良好的岩性识别能力且鲁棒性较好,为岩性识别和自动分类提供了一种新的智能分析方法。 相似文献
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正确的计算与掌握轴心压力,是提高钻探单位进尺的一个重要因素,但我们在实际工作中,却重视不够。虽然我们大家在钻进中,也进行摸索,目前还没有一套简单易行的正确掌握压力的经验,兹将个人在工作中的体会介绍如下： 相似文献
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社会和经济的不断进步给我们的生活带来了巨大的改变,在这种全球化的影响,英语逐渐占领了我们的生活,学习英语变得尤其重要。然而,由于中西文化和思维的差异,一些国人的中文语法固定思维给学习英语带来了许多困难。本研究通过对中西思维差异的总结和对英法语法不同之处的展现,为学习英语的人提供了有用的方法。 相似文献
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阅读是学习英语的一个有效途径，好的阅读效果会大大加快英语学习的进程。文章介绍提高英语阅读效果的几个有效途径。 相似文献
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地质英语作为专门用途英语的一种,大量词汇受到了词义不统一的影响,形成了自己独特的词汇特征。本文在研究地质专业词汇的词源、定义、沿革的基础上,总结出地质英语的词汇特点,以促进地质英语的学习,进而实现地质领域内准确、顺畅的英语交流。 相似文献
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BP人工神经网络油气圈闭评价 总被引：2，自引：0，他引：2
以误差反向传播学习算法为模型,地表油气化探组合指标为导师训练信号,已知工业油气流产出点、油气显示和干井（无油气）产出点,相应的希望输出信号为１．０～０．０之间,在导师信号引导下进行网络联想记忆自学习,训练成熟后对预测区进行含油气远景圈闭评价,对胜利油田ＪＹＨＭ凹陷进行了实际应用研究,取得了较好的识别圈闭效果。 相似文献
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"兴趣是最好的老师",在教学的过程需要我们重视学生学习兴趣的激发,这样才能够发挥学生的学习积极性,实现学习的有效进行。特别是在英语教学中,由于学生的基础差、知识点薄弱,需要我们加强引导。笔者认为,想要实现英语教学的有效性,需要我们从教学内容、教学氛围、教学方法、教学活动、个人素质等方面对英语进行改革,以期激发学生的学习兴趣,实现英语教学的高效进行. 相似文献
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《物探与化探》2021,(3)
深度学习是人工神经网络算法的扩展,对复杂函数有很好的逼近能力,本文将其引入用于瞬变电磁视电阻率计算。首先,建立归一化感应电动势与瞬变场参数单一映射关系的5层深度神经网络,通过对单一隐含层不同神经元个数所训练的误差情况进行分析,确定5层深度神经网络各隐含层神经元个数为13,8,5,8,13。训练算法选择了改进的具有自适应学习率的Nadam算法,该算法可加速训练过程。对训练好的深度神经网络模型进行仿真实验,采用典型地电模型加以验证,发现其对不同的地电模型均具有较好的反映,证明本文采用的基于深度学习计算视电阻率的可行性。应用结果表明训练好的深度神经网络模型可快速准确计算视电阻率。 相似文献
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刘乃隆 《水文地质工程地质》1988,(3)
我认为,为了提高地质文献中译英的译文质量,必须多多注意学习国外地质科技文献的表达方式,注意学习地质科技英语的特有表达方式。这样才能在翻译过程中较好地把汉语的内容用“像英语”的英语写出来而为国外读者所接受。 地质科技英语的特点很多,人们最熟悉的就是它同一般科技英语一样,被动式的句子用得比较多。例 相似文献
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兴趣是学生学习的强大动力,有了兴趣学生才会有强烈的求知欲,才会聚精会神的听讲。然而传统的英语教学方法很难激起学生学习的兴趣,不能提高学生的学习效率,甚至产生厌学现象。如何真正的提高学生学习英语的兴趣,真正的参与到课堂教学中,是每个英语教师必须深思考的问题。 相似文献
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语感对于学生的外语能力的培养过程而言是非常重要的,要想真正掌握并能灵活运用英语,教师必须通过使用多种方式方法来培养和提高学生的英语语感。那么,在高中教学中,教师应该如何培养学生良好的语感呢？ 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明：通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类 总被引：14，自引：0，他引：14
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性. 相似文献