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1.
3.
钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况，判断运行性能优劣程度进行非优追溯，及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映，因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题，基于状态监测数据，建立基于支持向量机的钻进工况识别模型，对钻进工况进行识别。综合工况识别结果，对钻进效率进行评估，并对影响钻进效率的因素进行讨论，寻找提升钻进效率的手段。最后，采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。 相似文献
4.
针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
5.
以地磁秒数据为研究对象，通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面，提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值，使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析，结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。 相似文献
6.
为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
8.
《测绘科学》2020,(1):92-98
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%～5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 相似文献
9.
10.
建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839 nm、975 nm、1 279 nm和1 284 nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。 相似文献