多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法     

徐大卫  张荣  吴倩 《遥感学报》2015,19(2):263-272

结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。  相似文献   

基于机器学习的地震动特征提取与模拟以2021年云南漾濞6.4级地震为例          下载免费PDF全文

靳超越  胡进军  胡磊  王中伟 《世界地震工程》2021,(4):073-80

随着地震动数据数量的增长和质量的提高,将基于数据驱动的机器学习方法应用到地震动模拟中有重要意义。以2021年5月21日云南漾濞M_S6.4地震为例,利用主成分析方法从前震及余震地震动记录中提取特征母波时程,将地震动三要素作为模拟误差约束,在求解母波的线性组合系数时使用多目标优化算法寻优,最终找到帕累托最优解作为模拟目标台站记录时的组合系数,得到模拟地震动时程。结果表明:主成分析法在对实际地震动记录进行特征提取后,得到的特征母波时程可以在一定程度上保留原始数据的主要信息;考虑幅值、频谱和持时这三要素的角度去控制模拟误差,可以使得模拟的地震动时程更加接近真实记录。提出的基于特征提取的地震动模拟方法可以为基于小震数据合成大震地震动提供参考。  相似文献   

联合DBSCAN聚类采样和SVM分类的滑坡易发性评价     

鲍帅  刘纪平  王亮 《震灾防御技术》2021,16(4):625-636

针对基于机器学习的滑坡易发性评价中非滑坡样本选取不规范导致的分类精度较低问题,本文提出联合基于密度的噪声应用空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN）采样策略和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类方法的DBSCAN-SVM滑坡易发性评价模型。首先,基于DBSCAN聚类和空间分析选取非滑坡样本;然后,将样本数据代入SVM分类模型进行训练与验证,预测并提取SVM分类中属于滑坡的概率,获得滑坡易发性;最后,以四川省绵阳市为试验区,预测滑坡易发性概率,基于滑坡易发性精度与分级结果等要素,与传统非滑坡样本采集策略的SVM滑坡易发性评价模型进行对比,并结合实际情况对DBSCAN-SVM模型评价结果进行分析。研究结果表明,相比传统SVM滑坡易发性评价模型,本文提出的DBSCAN-SVM滑坡易发性评价模型在高易发区和极高易发区中包含的滑坡样本数量较多,准确率、召回率、AUC、F1分数均得到提高,精度较高。  相似文献   

Automated Prediction of CMEs Using Machine Learning of CME – Flare Associations     

R. Qahwaji  T. Colak  M. Al-Omari  S. Ipson 《Solar physics》2008,248(2):471-483

Machine-learning algorithms are applied to explore the relation between significant flares and their associated CMEs. The NGDC flares catalogue and the SOHO/LASCO CME catalogue are processed to associate X and M-class flares with CMEs based on timing information. Automated systems are created to process and associate years of flare and CME data, which are later arranged in numerical-training vectors and fed to machine-learning algorithms to extract the embedded knowledge and provide learning rules that can be used for the automated prediction of CMEs. Properties representing the intensity, flare duration, and duration of decline and duration of growth are extracted from all the associated (A) and not-associated (NA) flares and converted to a numerical format that is suitable for machine-learning use. The machine-learning algorithms Cascade Correlation Neural Networks (CCNN) and Support Vector Machines (SVM) are used and compared in our work. The machine-learning systems predict, from the input of a flare’s properties, if the flare is likely to initiate a CME. Intensive experiments using Jack-knife techniques are carried out and the relationships between flare properties and CMEs are investigated using the results. The predictive performance of SVM and CCNN is analysed and recommendations for enhancing the performance are provided.  相似文献   

成矿预测:从二维到三维   总被引：1，自引：0，他引：1  

袁峰  张明明  李晓晖  葛粲  陆三明  李建设  周宇章  兰学毅 《岩石学报》2019,35(12):3863-3874

随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。  相似文献   

基于集成学习的阶跃型滑坡阶跃点判别分析          下载免费PDF全文

杨光辉  简文星  张树坡  付智勇 《中国地质灾害与防治学报》2019,30(4):1-8

针对阶跃型滑坡阶跃点识别和预测难的问题,提出了一种基于聚类分析和集成学习的阶跃型滑坡阶跃点识别和判别模型。以三峡库区八字门滑坡ZG110钻孔2010年4月至2016年12月80个滑坡位移、库水位和降雨数据为例,通过聚类分析方法识别滑坡累积位移-时间曲线中的阶跃点和平稳点,并利用K均值聚类分析检验分类结果的准确性。基于灰色关联确定了滑坡位移的最佳诱发因素,结合随机森林模型建立阶跃型滑坡阶跃点判别模型并利用八字门滑坡ZG111钻孔验证该模型的准确性。模型阶跃点和平稳点的识别准确率均达90%以上,表明该方法在阶跃型滑坡识别中具有较好的适用性,可为阶跃型滑坡的预测提供参考。  相似文献   

基于遗传算法优化的支持向量机在岩性识别中的应用     

张昭杰  方石 《世界地质》2019,(2):486-491

为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81.6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。  相似文献   

耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究     

刘承照  韩帅  李明超  朱月琴 《地学前缘》2019,26(4):138-145

判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。  相似文献   

勘查地球化学数据挖掘与弱异常识别     

左仁广 《地学前缘》2019,26(4):67-75

我国积累的大量高质量、多元素、多尺度的地球化学数据,为矿产勘查与环境评价提供了有效的数据支撑。如何对这些数据进行二次开发和再利用,提取有价值的地球化学异常信息并带动找矿突破,是缓解当前矿产资源短缺的重要途径之一。在覆盖区和深部的找矿实践中,由于矿体埋深和覆盖层的影响,往往在表生介质中形成弱小的地球化学异常,识别和评价弱小地球化学异常是当前勘查地球化学数据处理的重要方向之一。本文围绕地球化学异常信息的提取和评价,主要从以下几个方面讨论了相关的国内外研究进展和发展趋势:勘查地球化学数据处理与异常识别方法和模型,勘查地球化学数据闭合效应的影响及其解决方案,基于大数据和机器学习的勘查地球化学数据处理以及弱小地球化学异常的识别和评价。研究发现,在地质环境的约束下,基于大数据思维和机器学习相结合的方法,注重地球化学空间分布模式与已发现矿床的相关关系,同时使用所有地球化学变量能有效刻画具有非线性特征的地球化学空间分布模式,可识别出传统方法无法识别的异常,为开展地球化学空间模式识别与异常提取提供了新的途径。  相似文献   

基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究     

马启良  刘梅  祁亨年  杨小明  原居林 《海洋与湖沼》2024,55(2):375-385

养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH₄⁺-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R²)和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模...  相似文献