基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波   总被引：4，自引：0，他引：4  

曹建农  李德仁  关泽群 《武汉大学学报(信息科学版)》2005,30(7):583-587

提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。  相似文献   

C1相干算法及其在三维地震资料处理解释中的应用     

丛茂祥  李洪亮 《中国煤田地质》2005,17(2):49-50,70

C1相干算法是计算每道的横测线和相邻纵测线的互相关，依据相干值来判断地层和岩性的横向不均匀性。根据互相关原理，提出了相干体算法中二维和三维C1算法的内容及其具体实现。通过对实际三维地震资料的处理，结合已知地质资料，证明C1相干技术在三维地震资料的断层解释方面有着明显的效果。  相似文献   

方差体技术在地震勘探中的应用   总被引：5，自引：0，他引：5  

陈凤云 《中国煤田地质》2005,17(2):51-52

三维地震数据体反映了地下一个规则网格的反射情况。当遇到地下有断层或某个局部区域地层不连续变化时，一些地震道的反射特征就会与附近地震道出现差异而导致地震首局部的不连续性。三维方差体技术就是求取三维数据体所有样点的方差值来反映这种不连续性信息。通过该技术在济宁2号井某采区的实际应用，可看出，方差体技术在三维地震信息的自动拾取以及提高地震资料解释成果精度等方面有明显优势，对断层、陷落柱有良好的自动识别能力。  相似文献   

基于不确定性分析框架的动态环状河网水质模型——以温州市温瑞塘河为例   总被引：6，自引：1，他引：6       下载免费PDF全文

徐一剑  曾思育  张天柱 《水科学进展》2005,16(4):574-580

以温州市温瑞塘河为背景,基于不确定性分析的框架,开发了动态环状河网水质模型。用HSY(Hornberger,Spear and Young)算法作水质参数的不确定性分析,求得模型参数的空间分布,从而提高模型使用的可靠性、降低决策的风险度。模型由水量子模型及水质子模型两部分组成:水量子模型采用圣维南方程并用四级解法求解;水质子模型采用CSTR(Continuously Stirred Tank Reactor)模型的机理,并结合环状河网特征作了修正,由于只需解常微分方程,因而避免了矩阵求解,显著提高了计算效率,使得用HSY算法进行不确定性分析成为可能。模型选取温州市温瑞塘河流域的鹿城区河网进行了首次应用,用HSY算法率定水质参数并讨论了参数的不确定性。对参数率定结果进行验证,结果比较理想。最后简要讨论了参数不确定性传递。  相似文献   

基于DEM的地形简化方法对比分析   总被引：4，自引：0，他引：4  

曹志冬  刘学军  王叶飞  汤国安 《现代测绘》2005,28(1):9-13

地形简化作为一门重要的数据压缩技术已广泛应用于DEM。在大量简化算法中，地形简化指标作为地形简化的核心环节，其好坏直接关系到地形简化的好坏。本文对基于局部误差、曲率和法向量的五个地形简化指标进行了分析评价，用离散的高斯合成曲面来模拟真实DEM，以解析得到的高斯曲率作为地形简化指标“真值”，对比研究了在离散高斯曲面上得到的五个简化指标与解析所得“真值”，通过对各个指标“保特征性”可信度的分析，获得了对这五个指标的整体评价，最后，实例验证了本文结论的正确性。  相似文献   

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究   总被引：25，自引：0，他引：25  

徐涵秋 《遥感学报》2005,9(2):186-194

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。  相似文献   

A recursive decomposition algorithm for network seismic reliability evaluation     

Jie Li  Jun He 《地震工程与结构动力学》2002,31(8):1525-1539

A new probabilistic analytical approach to evaluate seismic system reliability of large lifeline systems is presented in this paper. The algorithm takes the shortest path from the source to the terminal of a node weight or edge weight network as decomposition policy, using the Boolean laws of set operation and probabilistic operation principal, a recursive decomposition process then could be constructed. For a general weight network, the modified Torrieri method (NTR/T method) is introduced to combine with the suggested algorithm. Therefore, the recursive decomposition algorithm may be applied to evaluate the seismic reliability of general lifeline systems. A series of case studies, including a practical district electric power network system and a large urban water supply system, show that the suggested algorithm supplies a useful probabilistic analysis means for the seismic reliability evaluation of large lifeline systems. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

应用CP网络进行岩性识别   总被引：2，自引：3，他引：2  

陆万雨  黄盛仁  覃世银 《吉林大学学报(地球科学版)》2002,32(1):100-102

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。  相似文献   

遗传算法在边坡数值计算中的应用   总被引：4，自引：0，他引：4  

安关峰  殷坤龙等 《地球科学》2002,27(2):177-180

改进了进化方向的遗传算法与有限元数值法，结合并研制了相应的软件。应用该软件对多类型岩土边坡进行弹性模量、内聚力、内摩擦角等参数反演分析，显示误差很小，收敛速度也很快，这说明改进进化方向遗传算法这种新型的优化算法在多类型岩土参数优化估计中具有独特的优势。  相似文献   

Application of genetic BP network to discriminating earthquakes and explosions     

边银菊 《地震学报(英文版)》2002,15(5):540-549

Introduction Artificial Neural Network (ANN) is an important branch of artificial intelligence. It is proposed on the foundation of the study on modern neural science, is a man-made network that can implement some functions based on the mans comprehensive understanding for cerebral neural network (HAN, WANG, 1997). ANN is a mathematical model of simplified human brain neural network and is used to simulate the structures and functions of human brain neural network. ANN is a complex netw…  相似文献