检索结果-南通市图书馆

世界核地质科学 2023年第2期40卷 426-434页

作者：芮歆旻邱骏挺木红旭核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室北京100029

为实现铀矿地质遥感领域专业人员对野外采样数据的管理,并提高数据在机器学习领域的应用效率,基于C#执行效率高、Python利于建立深度学习模型的优势,设计开发基于C#的图谱文件管理及机器学习训练集导出软件。结合C#语言与SQL Server数... 详细信息

为实现铀矿地质遥感领域专业人员对野外采样数据的管理,并提高数据在机器学习领域的应用效率,基于C#执行效率高、Python利于建立深度学习模型的优势,设计开发基于C#的图谱文件管理及机器学习训练集导出软件。结合C#语言与SQL Server数据库开发针对野外采样数据的图谱管理数据库平台,联合主流的机器学习标签数据集存储方式,运用编程手段实现用户定制的标签数据集生成。使用软件检索功能实现数据的选取,结合“导出数据”功能实现标签文件夹的生成;选用“标签数据集导出”功能分别实现光谱标签文件夹数据的按特征波长导出和图片标签文件夹数据的Tfrecords格式转化的功能。利用此软件可帮助用户实现对野外采样数据的优化管理,快速生成用户输入机器学习模型所需的标签数据集,从而提高数据应用效率。

关键词：地质遥感数据库标签数据集机器学习

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智能物探技术的过去、现在与未来

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岩性油气藏 2024年第2期36卷 170-188页

作者：杨午阳魏新建李海山中国石油勘探开发研究院西北分院兰州730020

通过梳理国内外人工智能技术在地球物理勘探(物探)领域中的发展历程、主要研究进展以及发展方向,总结了智能物探的优势和面临的难题,并提出了解决方案。研究结果表明:(1)物探技术在人工智能发展的第2次浪潮中开始与人工智能技术相结合,... 详细信息

通过梳理国内外人工智能技术在地球物理勘探(物探)领域中的发展历程、主要研究进展以及发展方向,总结了智能物探的优势和面临的难题,并提出了解决方案。研究结果表明:(1)物探技术在人工智能发展的第2次浪潮中开始与人工智能技术相结合,得益于物探领域数据量的指数级增长、硬件算力的高速发展以及不断出现的新深度学习框架,智能物探技术从早期的机器学习发展为目前的深度学习,在地震资料处理、解释等方面的应用中取得了大量研究成果。(2)目前智能物探技术被广泛应用于标签集的构建、去噪、断裂检测、层位与层序解释、地震相分类和异常体检测、岩性识别与油气藏开发、地震反演成像等方面,大幅提高了工作效率,降低了工作成本,克服了人工交互操作和人工经验的主观性和不可靠性,助力打破传统物探技术瓶颈。(3)智能物探技术的发展面临着缺少公开的标签数据集、缺少解决地球物理领域问题的智能化框架及尚未形成适用于地球物理领域共享的智能化开发平台等难题,可以从解决数据基础、构建智能平台、开展网络架构基础性研究及与应用场景结合等方面着手解决;此外,智能物探技术的发展方向还包含智能地震成像方法研究,储层成像方法研究,油气大数据挖掘、智能风险评估与智能决策以及超算软件装备研发等方面。

关键词：智能物探大数据人工智能机器学习深度学习标签数据集深度学习框架智能处理与解释地震资料

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考虑微震前兆特征的CNN-GRU冲击危险性分析模型

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煤矿安全 2023年第7期54卷 41-49页

作者：李海涛张海宽齐庆新煤炭科学研究总院有限公司深地科学研究院北京100013 煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室北京100013

微震数据对于冲击危险性分析极为重要,但一般情况下微震事件缺少危险与否的标签,同时模型设计较少考虑微震自身特征,由此导致了模型性能不足的问题。通过对某煤矿微震事件显现特征进行跟踪标定,获得了具有危险性标签的微震数据集,针对... 详细信息

微震数据对于冲击危险性分析极为重要,但一般情况下微震事件缺少危险与否的标签,同时模型设计较少考虑微震自身特征,由此导致了模型性能不足的问题。通过对某煤矿微震事件显现特征进行跟踪标定,获得了具有危险性标签的微震数据集,针对性提出了一种基于CNN-GRU模型的微震危险性分析方法,该方法考虑了微震前兆特征,利用微震监测数据的时间、地点和能量建立特征指标;将建立的初始数据集,在时间尺度上分为训练集、验证集和测试集,并对危险和非危险样本不平衡的问题进行处理;最后利用训练集对CNN-GRU模型进行训练,将在验证集上效果最好的模型用于测试,严格规范了模型的泛化能力。该方法在对某矿山的微震监测事件的危险性分析中取得了很好的效果,证明了在选取合适分析特征的基础上,利用深度学习方法对冲击危险状态进行分析是可靠的。

关键词：微震冲击危险卷积神经网络循环神经网络标签数据集

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一种新的快速挖掘频繁子树算法

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湘潭大学学报（自然科学版） 2022年第2期44卷 96-106页

作者：唐德权刘绪崇湖南警察学院信息技术(网监)系湖南长沙410138

挖掘隐藏在大型标签数据集中丰富的语义信息是数据挖掘的重要任务之一.基于成千上万标签的半结构化数据集,提出了从给定包含一棵或多棵标签树的数据集中,找出所有满足用户最小支持度阈值频繁子树方法.首先采用树和森林的规范表示,使用... 详细信息

挖掘隐藏在大型标签数据集中丰富的语义信息是数据挖掘的重要任务之一.基于成千上万标签的半结构化数据集,提出了从给定包含一棵或多棵标签树的数据集中,找出所有满足用户最小支持度阈值频繁子树方法.首先采用树和森林的规范表示,使用扩展操作生成候选子树集,进一步提出有根有序标签树的挖掘算法.通过确定自由树中心,将自由树转换成有根有序标签树.该方法不仅解决了一般自由树规范化问题,而且能直接应用到半结构化数据集中.实验结果表明,该方法能够快速有效地从大型标签数据集中挖掘所有频繁子树.

关键词：数据挖掘标签数据集频繁子树有根有序树自由树

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