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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 157-169页

作者：李忠兵袁章雨梁海波谌贵辉蒋川东西南石油大学电气信息学院成都610500 西南石油大学机电工程学院成都610500

随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率具有重要意义。光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点。针对录井气体红外... 详细信息

随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率具有重要意义。光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点。针对录井气体红外光谱由于饱和吸收、噪声干扰、基线漂移等方面引起的非线性问题,提出了多层非线性局部感受野极限学习机(NM-LRF-ELM)模型。该模型将一维光谱数据转换为二维矩阵格式,利用局部感受野的数据处理方式在输入与隐藏层之间实现非线性特征提取。同时,引入改进的T-sigmoid激活函数,并在全连接层后加入dropout层来降低模型的过拟合风险。模型的特征提取与定量分析呈一体化结构,直接输出定量分析预测值。采集了两组共407个混合烷烃气体样本的红外光谱作为实验数据集,进行定量分析实验。实验结果表明,相较于滑动窗口类与灰狼优化定量分析模型,该模型的训练时间显著减少了90%以上。即使在同系物的非线性干扰下,模型的预测精度仍低于系统误差。因此,提出的方法有助于在现场环境变化复杂的情况下,降低未知气体的非线性干扰,提高对目标气体的红外光谱检测精度。

关键词：气测录井红外光谱定量分析局部感受野极限学习机

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基于局部感受野极限学习机的图像分类方法研究

基于局部感受野极限学习机的图像分类方法研究

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作者：刘静燕山大学

学位级别：硕士

在科技发展日新月异的时代,各类信息的传播速度呈指数式增长,人们越来越多地利用计算机处理各类问题。神经网络作为机器学习、图像识别和各类网络技术的核心内容得到了广泛的研究和应用,已成为解决各类机器学习问题的重要方法之一。其中... 详细信息

在科技发展日新月异的时代,各类信息的传播速度呈指数式增长,人们越来越多地利用计算机处理各类问题。神经网络作为机器学习、图像识别和各类网络技术的核心内容得到了广泛的研究和应用,已成为解决各类机器学习问题的重要方法之一。其中,图像分类作为机器视觉基本的研究问题,逐渐成为图像识别和模式识别等领域的重要研究内容。因此针对图像分类的算法和结构进行研究具有重要意义,而基于局部感受野的极限学习机凭借更加高效的训练方式和更易于理解的推导理论吸引了越来越多的学者关注。然而在各类图像分类问题上,基于局部感受野的极限学习机也存在着提取特征不充分、单层网络提取深层语义信息能力不足、在处理大尺寸图像时具有一定局限性等问题。因此,本文围绕基于局部感受野的极限学习机进行研究,对此网络模型进行优化和改进,以提高网络的图像分类性能。本文具体研究工作如下:首先,针对基于局部感受野的极限学习机提取图像特征信息不充分的问题,构建一种区域渐进增强的近似核网络。该网络对原始图像进行区域渐进增强,并将此图像与原始图像并行输入网络。利用局部感受野提取出图像细节特征,极限学习机自编码器训练出的全局感受野用于提取全局轮廓特征,从而充分利用图像中的局部和全局特征信息。在特征分类时,将多核近似映射出的低秩矩阵作为网络隐藏层,以求解网络输出权重,实现各部分特征的优势互补,并通过实验验证该网络的训练效率和分类能力。其次,针对网络通道数不足和单层网络无法提取图像中更多的色彩信息和深层次特征信息等问题,提出基于余弦相似性的三通道感受野近似核极限学习机。将原始图像进行RGB三通道分离,局部和全局感受野用于对三个通道的图像进行多层卷积池化。利用余弦相似性度量计算特征之间的余弦相似度,并将此相似度矩阵作为求解网络输出权重的信息矩阵,充分利用特征之间的关联信息。近似核映射的方法降低特征维数,缓解高维特征对网络性能的影响,增强特征的表达能力,进一步提高网络的整体分类性能。最后,针对所提出的改进网络在处理大尺寸图像时分类能力不足等问题,提出空间金字塔与局部感受野结合的相关熵极限学习机。该网络通过引入空间金字塔模型,以提取更多特征空间分布信息。将SPM特征与局部感受野进行结合,利用感受野对不同层级特征分布图进行特征提取。利用余弦相似性度量对网络权重进行约束,在传统训练方法基础上构建基于相关熵准则的模长与余弦相似性的判别性约束,推导出相关熵更新公式以训练网络输出权重,并通过实验证明该网络在大尺寸图像分类任务中的有效性。

关键词：图像分类局部感受野极限学习机余弦相似性空间金字塔相关熵

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