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黄土含水率深层原位精准探测是揭示黄土重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段,基于卷积神经网络提出了一种原位孔洞探测黄土含水率的智能识别方法。首先,通过搭建室内实验平台采集间隔等级为2%的7种不同含水率下的图像信息,生成用于神经网络训练的数据集。然后,基于迁移学习思想建立了多种迁移卷积神经网络模型,并对比分析了不同模型的黄土含水率识别精度,通过混淆矩阵可视化验证模型的可靠性。结果表明：针对所建立的黄土含水率图像数据集,基于VGG19、ResNet101、DesNe201的深度迁移网络模型的测试准确率都在90%以下,并且在一定程度上出现了过拟合现象,如推广应用则会出现超过10%的误判现象;而基于Xception、MobileNet、NASNetMobile的轻量化迁移网络模型在训练后泛化能力较好,测试准确率都达到了90%以上,其中Xception迁移网络模型的识别精度最高,达到了94.6%。搭建的轻量化迁移网络模型识别精度高、计算速度快,可为开发黄土地质信息原位探测机器人的视觉系统提供算法支持。 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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在大数据的时代背景下,地质大数据逐渐趋于复杂化的模式与其间的空间关联性为基于机器学习算法的矿产资源定量预测带来了更大的挑战。利用深度卷积网络算法优异的分析性能来提取不同成矿条件下多种二维要素图层的空间分布特征与关联性是一项非常有意义的探索性实验。以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例,利用深度卷积神经网络模型AlexNet挖掘Mn元素、沉积相、大塘坡组出露、断裂及水系的空间分布与锰矿矿床的就位空间的耦合相关性,以及不同的控矿要素之间的相关性,以此训练出二维矿产预测分类模型。经过训练后,可以得到验证准确率88.89%,召回率为66.67%,损失值0.08的深度卷积神经网络分类模型。应用该模型对未知区进行二维成矿预测,共圈定出91、96、154、184号4个成矿远景区,其中91号和154号的区域含矿概率为1,96号含矿概率为0.5。由此可见,预测区具有很大概率存在尚未发现的矿床。 相似文献
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文章在综合利用模糊模式识别剔除噪音信息和ＢＰ神经网络拟合优势的基础上,设计了模糊神经网络新算法。该算法利用综合隶属度矩阵和模拟专家意见阵,强化模式分类的主体信息,大大提高了网络的收敛速度。在应用于某气田测井资料的储层识别表明,该算法不仅计算速度快,而且预测精度也得到了较大的提高 相似文献
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基于粒子群算法的模糊优选神经网络储层识别模型 总被引：1，自引：1，他引：0
针对致密储层中气水干层识别准确率较低这一难题,提出基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的模糊优选神经网络识别模型.其基本思路:首先对所有的变量进行分析,提取反映储层本质的主要属性,消除重叠信息的输入,然后将粒子群算法与模糊优选神经网络相结合,构建基于粒子群算法的模糊优选神经网络识别模型.以陕甘宁盆地中部气田马五1储层气水干层识别问题为例,选用十九口井分层测试的92个已知样本(其中八十个用于模型构建,十二个用于精度检验),对物性、测井和储渗特征等方面的十个特征参数进行分析,从中提炼出电阻率、自然伽玛、产能系数、储渗因子、介质类型因子等五个主成份控制特征参数,消除重叠信息的影响.并以此作为神经网络输入层的输入,以样本储层的产能赋值作为输出,构建基于粒子群算法的模糊优选神经网络模型.模型的识别正确率达到100%,标准误差比传统模糊神经网络降低了60%.这表明该模型具有更高的识别精度,为致密储层的准确识别探索了又一种新方法,对同类地区的研究在一定程度上具有指导作用. 相似文献
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《物探与化探》2020,(2)
本文将深度学习与重力异常体识别结合,基于近年来在图像识别邻域取得优异效果的卷积神经网络,将重力观测等值线图看作待识别的二维图像,将地下重力异常体的空间参数看作识别输出,从而形成适用于异常体识别的卷积神经网络模型。在训练中,随机生成大量不同参数的三维异常体模型,正演得到其重力观测二维数据,用异常体模型参数标签和重力数据训练卷积神经网络。在模型算例中测试训练好的网络模型,其识别准确性良好。同时,相比于传统神经网络从二维重力测线中识别异常体的埋深,卷积神经网络可从二维的重力数据识别三维异常体的埋深和大小信息。最后,将网络应用于澳大利亚Kauring地区重力观测数据,异常体识别结果与前人研究结果相符。说明卷积神经网络具泛化能力,可用于识别实测重力异常体,结果可靠。 相似文献
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卷积神经网络在图像识别领域处于领先地位,在目标检测方面的应用也越来越广泛,其特点是可以提取点与点之间的相关关系。二维地质图中,点与点之间往往存在特定的空间关系,将卷积神经网络技术应用于地质异常信息的提取有其重要性。在讨论卷积神经网络以及基于该技术目标检测算法(YOLO)的基础上,以湖南香花岭地区为例,提取与锡矿成矿相关的构造信息并进行分析,结果该方法能够覆盖原有矿点,有效地定义点与点之间的相关关系,描述点与点之间的空间相关性,可靠地提取与成矿有关的构造线密度信息,在花岗岩体与构造复杂地区圈出地质异常信息。 相似文献
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基于像元基元、极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据和传统机器学习算法的岩性分类方法,易受SAR图像固有斑点噪声影响,精度不高.为了降低噪声的影响,本研究以大尺度像元邻域为基元,用于表征地表地质体的遥感图像特征和岩性语义信息;采用高分三号双极化SAR数据进行极化分解构建3通道假彩色合成影像;然后采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）迁移学习的方法,提取有效的深度特征表示,分别实现5 m和15 m两种空间分辨率下岩性遥感自动分类.结果表明:基于不同分辨率数据和不同DCNN算法,岩性遥感自动分类的总精度均大于80%,最高精度达到91%.基于大尺度像元邻域和DCNN迁移学习方法,能够实现基于SAR数据的高精度岩性分类. 相似文献
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黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具... 相似文献
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采用OpenPose与BP网络相结合的方法对人体整体或局部行为进行分类检测，首先利用人体姿态估计算法获得人体骨架节点坐标数据，然后利用BP分类网络对节点坐标数据进行迭代训练与学习。检测不同整体行为的分类模型，训练准确率达100%，网络损失仅为0.091，实测各类准确率及总体准确率均达100%；检测局部行为的分类模型，训练准确率亦达100%，网络损失小于10-6，实测各类准确率及总体准确率均达100%；OpenPose与BP网络相结合的方法不仅可以实现不同整体行为或局部行为快速、准确的分类检测任务，同时还克服了传统行为检测方法的不足，能够实现更高效、更准确、更快速的分类检测。 相似文献
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土壤酸化是耕地退化的一种表现形式，在酸性、强酸性土壤中，多数农作物的生长会受到影响，会明显降低作物的生产能力。本文通过对比沿河县1980—1981年第二次土壤普查和2017—2019年耕地质量地球化学调查评价成果数据，分析全县土壤酸化现状和规律。结果表明，全县耕地土壤pH值分布于399880之间，平均为610。与1980—1981年第二次土壤普查时期相比，全县主要耕地土壤类型pH平均值均有下降，其中黄壤pH值降幅为591%；石灰土降幅为759%，从中性下降为酸性；紫色土降幅为2209%，从碱性降为酸性；全县主要土地利用类型土壤酸化范围变大，主要从中性转化为酸性，酸性转化为强酸性，耕地土壤酸化程度加深，水田酸化程度高于旱地。建议通过推进测土配方施肥工作合理调整化肥施用比例，大力提高耕地土壤有机质含量，积极推广使用石灰、白云石、粉煤灰、碱渣、生物质碳等生物改良剂，因地制宜建立土壤改良示范点等多项对策来缓解和治理耕地土壤酸化。 相似文献
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针对现有烟包上包机存在的占地面积过大，易发生掉包以及移动困难等问题，设计了一种基于可编程逻辑控制器（PLC)控制的新型烟包上包机。该设备采用提升链条为输送装置，可以对烟包进行垂直运输，从而减小占地面积；以托盘作为烟包输送的载体，可以使烟包在上包过程中放置平稳，减小掉包的可能性。利用SolidWorks软件完成整机机械结构的三维建模，采用PLC控制系统来控制烟包上包机的上包作业流程。与传统的烟包上包机相比，该新型烟包上包机具有占地面积小，上包作业过程运行平稳，操作简单轻便等优点，可适应多种工作场所。 相似文献
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贵州西部茅口组石灰岩地层广泛分布，岩溶发育强烈。通过收集资料、野外地质调查、试验和钻探等手段，运用统计学方法，对贵州西部茅口组岩溶发育特征进行了分析与探讨。分析结果表明岩溶发育在平面上和垂向上都具有不均匀性。平面上呈现研究区中部的六盘水区域岩溶发育十分强烈，西部的威宁地区发育相对较弱的规律；垂向上呈现随着茅口组灰岩埋深的增大，岩溶发育程度先增强后减弱的规律。该研究结果对今后贵州西部岩溶区重大工程建设、岩溶灾害的治理及岩溶地质环境的保护具有一定的指导作用和参考价值。 相似文献
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为详细了解毕节市耕地土壤的元素含量特征及质量状况,本文通过1∶50000耕地质量地球化学调查,获得了全市耕地土壤中元素的高精度分析数据。统计结果表明毕节市耕地土壤中硒、镉、铜、锰、钴、钒处于较高含量水平;元素的高含量及分布与成土母质、土壤酸碱度、土壤类型及土地利用方式的影响关系密切,其中成土母质为主要影响因素。选取养分指标氮、磷、钾及环境指标酸碱度、砷、镉、铬、铜、汞、镍、铅、锌等对毕节市耕地土壤进行量化评价,结果显示全市中-酸性耕地占比8531%,三等及以上耕地占比8218%,耕地土壤质量状况总体良好。土壤养分和土壤环境质量是耕地土壤质量评价的主要内容,其中土壤养分质量中等-较丰富等级占比9204%,磷、钾较缺乏-缺乏等级占比较高是制约土壤养分质量的重要因素;土壤环境质量优先保护类-安全利用类占比8237%,镉高含量区的分布是影响土壤环境质量的关键因素。本研究系统分析毕节市耕地土壤元素含量特征及其影响因素,对耕地土壤质量进行量化评价,为该地区农业生产中选择适宜的利用方式开发耕地资源和发展山地特色农业产业提供了地球化学支撑。 相似文献
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山东省耕地资源分布区域差异明显,经济发展水平也存在较大差异,耕地保护要因地制宜,发挥不同地区耕地资源的优势,合理保护耕地资源。该文分析了山东省耕地资源的区域分布差异,明确了分区方法和分区原则,采取聚类分析方法,将山东耕地资源分为5个区域,并提出差异化保护措施。 相似文献
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根据山东省第二次土地调查实施方案的要求,即墨市在全市范围内开展了耕地后备资源调查工作,查清耕地后备资源的类型、数量、质量和分布情况,该文介绍了即墨市耕地后备资源调查的组织实施,技术依据,适宜性评价及其成果,并对存在的问题提出合理化建议。 相似文献