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神经网络反演在火山岩储层预测中的应用

石油地球物理勘探 2023年第2期58卷 392-402页

作者：李素华余洋李蓉卢齐军赵黔荣朱兰中国石化西南油气分公司勘探开发研究院四川成都610041

川西南井研地区二叠系火山岩分布稳定,地震反射特征整体呈“两强波峰夹一波谷”,火山岩内部发育两套储层,且上部储层由厚度小于7 m的多个薄层组成,受地震分辨能力限制,常规地震属性和波阻抗反演等方法均不能精确识别两套储层及其分布。... 详细信息

川西南井研地区二叠系火山岩分布稳定,地震反射特征整体呈“两强波峰夹一波谷”,火山岩内部发育两套储层,且上部储层由厚度小于7 m的多个薄层组成,受地震分辨能力限制,常规地震属性和波阻抗反演等方法均不能精确识别两套储层及其分布。利用孔隙度可表征储层特征且与波阻抗具有良好拟合关系的特点,提出采用拓频地震数据和神经网络孔隙度非线性反演技术预测火山岩上、下储层。地震数据经谱分解处理后得到低、中、高频数据体及其对应的分频地震属性,通过神经网络反演建立分频地震属性与孔隙度的非线性映射关系,进而得到高分辨率的孔隙度反演结果。综合预测结果表明:神经网络反演结果与实钻井吻合;纵、横向分辨率明显提高,能有效识别井研地区火山岩两套储层在纵向上主要发育在中、下部,平面上主要发育在工区西部。研究结果可指导后期勘探评价或开发井部署。

关键词：火山岩薄储层神经网络谱分解孔隙度反演

神经网络学习与灰度信息结合的跨视角影像线特征匹配算法

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测绘学报 2023年第6期52卷 990-999页

作者：宋佳璇范大昭董杨纪松李东子信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

跨视角影像几何形变大,同名线段单侧邻域易产生明显差异,传统线特征匹配算法难以获得可靠线对。为此,本文提出了一种针对跨视角影像的神经网络学习与灰度信息结合的线特征匹配算法。首先,获取影像的像素级方向梯度直方图特征,并结合神... 详细信息

跨视角影像几何形变大,同名线段单侧邻域易产生明显差异,传统线特征匹配算法难以获得可靠线对。为此,本文提出了一种针对跨视角影像的神经网络学习与灰度信息结合的线特征匹配算法。首先,获取影像的像素级方向梯度直方图特征,并结合神经网络融合影像灰度信息形成特征描述格网;然后,在线段上提取离散点,根据离散点单侧特征描述格网信息计算点的单侧描述,采用深度学习方法聚合点单侧描述符形成线的单侧抽象表达;最后,利用已知同名点约束匹配区域进行分组匹配,通过比较线对拓扑一致性进行匹配结果核验,得到最终匹配线对。选取多组具有代表性的异源跨视角影像公开数据进行线匹配试验,并与主流线匹配算法进行对比分析。结果表明,本文算法能够针对内容差异明显的异源跨视角影像,获取分布均匀且正确率较高的匹配线对,实现跨视角影像线特征的稳健匹配。

关键词：线特征匹配跨视角影像神经网络灰度信息特征融合

神经网络状态方程在强爆炸冲击波数值模拟中的应用

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爆炸与冲击 2023年第4期43卷 99-109页

作者：李秦超姚成宝程帅张德志刘文祥西北核技术研究所陕西西安710024

强爆炸数值模拟的主要挑战在于如何准确地描述爆炸产物状态方程。利用BP神经网络和强爆炸产物状态数据对神经网络产物状态方程进行训练,并将得到的状态方程植入自编的一维球对称数值模拟程序,对强爆炸冲击波参数进行了计算。结果显示,... 详细信息

强爆炸数值模拟的主要挑战在于如何准确地描述爆炸产物状态方程。利用BP神经网络和强爆炸产物状态数据对神经网络产物状态方程进行训练,并将得到的状态方程植入自编的一维球对称数值模拟程序,对强爆炸冲击波参数进行了计算。结果显示,计算得到的冲击波峰值超压、冲击波到时、正压时间与标准值吻合较好,证明将神经网络状态方程应用于强爆炸冲击波数值模拟是可行的。研究结果对确定强爆炸数值模拟方法具有很好的借鉴意义。

关键词：爆炸冲击波神经网络状态方程数值模拟芝麻数据库

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神经网络分析梅尼埃病患者的宽频声导抗特点

临床耳鼻咽喉头颈外科杂志 2022年第9期36卷 685-690页

作者：吴妍何白慧沈敏杨艳金玉莲张青杨军李姝娜上海交通大学医学院附属新华医院耳鼻咽喉-头颈外科上海交通大学医学院耳科学研究所上海耳鼻疾病转化医学重点实验室上海200092 辽宁省医疗器械检验检测院

目的:基于神经网络构建宽频声导抗对梅尼埃病的预测模型,并评价其预测性能。方法:纳入64例确诊梅尼埃病患者,内耳钆增强磁共振造影均提示患耳膜迷路积水,同时选取40例正常青年人作为对照。分析梅尼埃病患者和正常青年人的宽频声导抗测... 详细信息

目的:基于神经网络构建宽频声导抗对梅尼埃病的预测模型,并评价其预测性能。方法:纳入64例确诊梅尼埃病患者,内耳钆增强磁共振造影均提示患耳膜迷路积水,同时选取40例正常青年人作为对照。分析梅尼埃病患者和正常青年人的宽频声导抗测试结果,采用MATLAB 2021a软件建立神经网络模型,通过准确率、阳性预测值、阴性预测值、约登指数、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)评估模型的性能。结果:成功建立了用宽频声导抗预测梅尼埃病的单隐层前馈神经网络模型,其输入层有104个特征值,隐层有13个神经元节点,输出层有1个输出神经元。该模型准确率83.2%,阳性预测值为80.7%,阴性预测值为84.3%,灵敏度为76.5%,特异度为83.7%,约登指数为0.602,模型AUC为0.855。结论:基于神经网络,根据宽频声导抗测试结果构建了准确率较高的梅尼埃病预测模型,为诊断梅尼埃病提供了参考。

关键词：梅尼埃病膜迷路积水宽频声导抗声吸收率神经网络

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

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宇航学报 2022年第9期43卷 1236-1245页

作者：李正帅缪玲娟周志强吴子昊北京理工大学自动化学院北京100081

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)... 详细信息

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。

关键词：捷联惯性导航系统(SINS) 速度约束神经网络自适应滤波

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神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

航空动力学报 2022年第6期37卷 1260-1272页

作者：费腾季路成周玲北京理工大学宇航学院北京100081 清华大学航空发动机研究院北京100084

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅... 详细信息

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。

关键词：压气机通流特性分析神经网络损失系数落后角

神经网络在无人驾驶车辆运动控制中的应用综述

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工程科学学报 2022年第2期44卷 235-243页

作者：张守武王恒陈鹏张笑语李擎北京科技大学自动化学院北京100083 北京城市学院信息学部北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响.因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制.神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力... 详细信息

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响.因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制.神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力,为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径.针对上述几个方面,对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类,分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价.最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题,并展望了可能的发展方向.

关键词：神经网络非线性系统自适应控制稳定性无人驾驶车辆

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神经网络模型度量地形对实际行驶排放的影响

重庆大学学报 2024年第1期47卷 31-40页

作者：常虹吴冬梅张力龚香坤徐划龙付明明中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验的其他试验边界的影响中独立出来,提出采用神经网络输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的37256个... 详细信息

由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验的其他试验边界的影响中独立出来,提出采用神经网络输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的37256个数据窗口排放样本为基础,采用因子分析方法缩减数据并消除试验边界之间的信息重叠,建立神经网络模型预测污染物排放,并计算输入变量相对重要性占比。结果表明,行驶路线地形试验边界在二氧化碳(CO_(2))排放中起主导作用,它的相对重要性远大于行程动力学试验边界。对于一氧化碳(CO)、颗粒数量(particle number,PN)、氮氧化物(NO_(x))污染物排放,地形因素的影响力仍不可忽视,特别是在车辆高速行驶条件下,它对车辆行驶排放的影响与行程动力学因素大致相当。总体而言,在现有排放标准体系中,行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响被严重低估。

关键词：实际行驶排放排放模型神经网络地形行程动力学

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神经网络在养殖水质精准预测方面的研究进展

水产学报 2023年第8期47卷 19-34页

作者：王骥谢再秘莫春梅广东海洋大学电子与信息工程学院广东海洋大学广东省智慧海洋传感网及其装备工程技术研究中心广东海洋大学数学与计算机学院

目前神经网络研究文献成果较多，虽然在水质精准预测方面起到了一定的参考，但由于文献缺少科学分类，使用率不高，导致学者难以找到研究切入点。针对这一问题，本文将神经网络方法在养殖区水质精准预测方面的文献按照海水和淡水两大领... 详细信息

目前神经网络研究文献成果较多，虽然在水质精准预测方面起到了一定的参考，但由于文献缺少科学分类，使用率不高，导致学者难以找到研究切入点。针对这一问题，本文将神经网络方法在养殖区水质精准预测方面的文献按照海水和淡水两大领域进行分类，主要对每个领域所应用的预测模型从正反馈架构、循环架构和混合架构三个方向对海水时空序列文献进行分类研究和综述，发现混合架构模型的预测性能优于正反馈模型和循环架构模型，有利于提升不同深度水质预测模型的精度。另外，本文对基于神经网络方法的三维水质预测模型进行了初步探讨，发现学者的研究成果更多地集中在水表层和水中层的不同位置水质参数的变化方面，而神经网络方法对水表层水质预测精度比水中层和水深层水质预测精度高。

关键词：养殖水质正反馈架构循环架构混合架构神经网络