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本文介绍一种用于沉识相分析的新型智能模式识别方法──神经网络模式识别方法。该方法利用关键井研究建立的测井相与地质相的对应关系作为识别模式,通过向识别模式学习获得模式识别智能知识,从而利用这些智能知识识别未知井、未知点的微相类型。本文方法成功地应用于中原油田文留地区沙四段沉积微相的识别与划分。 相似文献
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交会图和Carbon软件在火山碎屑岩识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用交会图及Carbon软件对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是交会图的选取,以交会图和Carbon软件为基础实现对岩性的识别。将研究方法应用在海拉尔地区火山碎屑岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率80%。 相似文献
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基于距离变换的提取和识别点状符号的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于距离变换提取和识别点状符号的新方法。首先对分版图的提取结果进行优化处理,然后根据弯曲密度和线划密度等特征,进一步过滤掉不满足点状符号特征的线划。为了更准确地度量图像间的相似性,提出了加权距离函数,并用该函数值为度量标准进行模板匹配以识别符号。该算法较好地解决了字线粘连、背景复杂等情况下的点状符号提取和识别问题,识别准确率较高。 相似文献
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手腕骨自动识别是实现骨龄评定自动化的关键。以数字化仪采集数据为基础,研究了模式识别与模糊数学在手腕骨自动识别中的应用理论和方法。实验证明,模式识别的应用是成功的。 相似文献
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立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
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