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952.
利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明:组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力. 相似文献
953.
神经网络是一种重要的机器学习算法,在地球物理学等领域的应用得到了迅速发展,这主要得益于其在数据建模、信号处理和图像识别等方面的强大能力.然而,神经网络的数学基础和物理解释仍然十分不足,模型内部复杂性使得难以解释其决策过程,限制了神经网络的进一步发展.利用数学和物理方法解释神经网络的行为仍然是一个具有挑战性的任务.本文目标是从声波偏微分方程和有限差分方法出发设计一个声波神经网络结构,该方法将一阶声波方程转化为基于有限差分的离散化声波方程,声波方程有限差分格式与神经网络传播函数具有近似的数学表达形式,可以构建一种基于声波传播物理模型的神经网络.声波神经网络的主要特点是:(1)具有压力-速度耦合结构和层间跳跃连接的神经网络;(2)主变量-伴随变量双流网络结构改善了训练中的梯度消失问题.从声波偏微分方程和有限差分算法出发建立的声波神经网络具有良好数学基础和清晰的物理解释,为在数学和物理方法框架内提高网络性能提供了可行性.数值计算结果表明,声波神经网络在CIFAR-10和CIFAR-100数据集的图像分类任务中性能有明显提升,优于传统残差神经网络.偏微分方程神经网络建模方法可以应用于许多其他类型... 相似文献
954.
本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。 相似文献
955.
956.
长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。 相似文献
957.
近年来, 计算机模式识别技术因其识别结果准确、快速, 而不断被用于生物判别邻域。本文利用MATLAB软件实现动量自适应BP神经网络(back propagation neural networks)对西北印度洋、中东太平洋和南海3个海区的鸢乌贼角质颚及其胴长进行模式识别。研究结果显示, 训练成型的神经网络收敛误差仅为4.416×10-2, 加入动量和自适应学习率的BP神经网络对鸢乌贼地理种群的识别率有显著提高。3个海区的正确识别率分别为100%、88.89%和94.12%, 总成功率为 93.24%, 说明角质颚外部形态和胴长可用于鸢乌贼地理种群的区分。而BP神经网络的其他学习算法, 如梯度下降法、单一动量法和单一自适应法的总识别率分为74.32%, 77.03%和87.84%。本研究的识别效果稳定, 对于大样本训练集的识别率也高达92.77%, 为头足类的种群判别提供了新的方法和思路。 相似文献
958.
959.
为检验辐射传输方程改进算法推广用于反演LandSAT8 海表温度(SST)的可行性及适用条件,本研究在修订算法部分参数的基础上,分别反演出算法改进前后的LandSAT8 SST并进行比较。MODIS SST验证表明改进算法对大气透过率偏差和SST偏差均有明显改善,除2019-08-21图像外,其他3景图像SST偏差在0.5℃左右;浮标SST验证表明改进算法在近岸海域对SST偏差改善效果同样显著,其平均偏差bias和均方根误差rmse分别减少到0.14、0.18℃,基本可以忽略不计;进一步研究发现,改进算法SST反演精度与研究海域大气透过率分布均匀程度呈显著的正相关关系,R2[bias(SST)]=0.920 7,R2[rmse(SST)]=0.934 0。使用改进算法遥感监测电厂温排水:嵩屿电厂表层海水温升羽流不明显;而后石电厂表层温升现象最显著,温升幅度和扩散影响范围最大,在其排水口附近存在稳定的高温水体(温升>3℃);晋江电厂表层温升羽流呈扇形分布,流轴短,主要集中在排水口附近。 相似文献
960.
《地理空间信息》2019,(11)
Landsat8影像被广泛应用于陆地表面温度的提取,但基于Landsat8的海冰表面温度产品依旧空缺,且无标准算法可循。基于Landsat8卫星搭载的TIRS传感器获取的热红外波段影像,利用3种常用的劈裂窗算法分别进行海冰表面温度反演,并将结果与浮标实测海冰表面温度数据和MODIS海冰表面温度产品进行了对比和验证。与浮标数据相比,DU C等的算法平均绝对误差和均方根误差最小,分别为1.718 6 K和2.621 3 K,可作为海冰表面温度反演的标准算法;而Jiménez-Mu?oz J C等的算法结果与MODIS冰温产品最为接近,适用于需与已有的MODIS冰温产品联合使用的情况,且两种算法的精度均优于已有的MODIS冰温产品;JIN M J等的算法在研究区域表现不佳。同时,与浮标数据相比,所有基于卫星影像反演的冰温产品在数值上总体偏低。 相似文献