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分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号. 相似文献
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传统基于多Agent的电力系统抗震脆弱性评估模型,对电力系统抗震脆弱性实施分析时,未考虑节点权重的分配情况,评估效果不理想。因此,设计基于层次分析法的电力系统抗震脆弱性评估模型,基于电力系统节点服务类型和拓扑位置,构建抗震脆弱性评价指标的层次分析模型,基于该模型设置节点权值分配方案,依据该方案采用层次分析法获取风险综合指标,对节点脆弱性指标实施运算,采集不同状态下的各节点脆弱性权值并进行平均运算,获节点脆弱性指标值。基于节点脆弱性指标值,通过层次分析法实现电力系统抗震脆弱性评估。实验结果说明,所设计模型的抗震脆弱性评估结果精度和效率高。 相似文献
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“体面劳动”要求给经济以人道的面孔,我国渔民劳动的现状与“体面劳动”的要求存在明显差距。在详细分析我国渔民劳动现状及其产生原因的基础上,提出了渔民实现“体面劳动”需求和对策,以进一步保护渔民的劳动权,实现渔民的“体面劳动”。 相似文献
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“体面劳动”要求给经济以人道的面孔，我国渔民劳动的现状与“体面劳动”的要求存在明显差距。在详细分析我国渔民劳动现状及其产生原因的基础上，提出了渔民实现“体面劳动”需求和对策，以进一步保护渔民的劳动权，实现渔民的“体面劳动”。 相似文献
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根据采空区路面塌陷数据的特性,提出了基于经验模态分解（EMD）和加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）预测采空区地面塌陷的新方法,并将其应用于吉林省长平高速公路因刘房子煤矿开采而引起的塌陷预测中。对实测的塌陷数据首先利用三次样条插值得到平滑的信号曲线,然后用EMD对插值后的信号进行时空滤波降噪处理,得到反映塌陷趋势的剩余分量,最后将其馈入到WLS-SVM模型完成预测。预测给出了采空区塌陷的中长期预测结果,得到塌陷区的最终塌陷值为174.34 cm,预测结果与实际监测数据平均偏差约1.06%。对长平高速公路下伏采空区段的实测数据进行分析,并与最小二乘支持向量机（LS-SVM）和BP神经网络预测结果进行了对比。结果表明:基于EMD和WLS-SRM的采空区地面塌陷预测方法具有更高的预测精度和广泛的适用性。 相似文献
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舰船红外图像处理技术及应用 总被引：1，自引：1，他引：0
从应用来说,海洋军事、国防、舰船科学技术、海上交通运输等领域都涉及舰船红外图像处理,舰船红外图像处理作为红外图像处理的一个分支.有着特殊的意义,也得到了前所未有的重视.文中主要论述舰船红外图像处理的研究内容和主要应用. 相似文献
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保边去噪是图像平滑中的主要问题.声呐图像像素少品质恶劣,保边去噪显得尤为重要.文中进一步阐述了一种模糊加权均值滤波器的基本原理,并将其应用于海底小目标声呐图像平滑,实验结果表明这种方法较传统的均值平滑具有更好的保边性能. 相似文献
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利用非抽取小波变换的平移不变性和冗余性的特点,在贝叶斯估计下,结合广义高斯分布(GGD)对小波系数进行建模,构造了一个基于拉普拉斯分布的MapShrink子带自适应图像去噪算法和阈值函数。对HH1子带小波系数进行2j抽取,并估计噪声方差,该算法有效地抑制了伪吉布斯现象。仿真结果表明,利用新算法进行水下红外图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的Bayesian去噪方法。 相似文献
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