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基于生成对抗网络的半监督地震波阻抗反演

现代地质 2023年

作者：王永昌刘彩云熊杰王康胡焕发康佳帅长江大学电子信息学院长江大学信息与数学学院

深度学习波阻抗反演通常需要大量的标记数据对网络进行训练，然而在实际应用中标记数据（测井数据）往往是有限的，针对此问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的半监督地震反演新方法。该方法采用有条件的GAN（cGAN）改进传统... 详细信息

深度学习波阻抗反演通常需要大量的标记数据对网络进行训练，然而在实际应用中标记数据（测井数据）往往是有限的，针对此问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的半监督地震反演新方法。该方法采用有条件的GAN（cGAN）改进传统GAN网络结构，重新设计U型卷积神经网络（Unet）的生成器和残差网络（Resnet）的判别器，并采用Wasserstein GAN (WGAN)构建新的目标函数。网络训练分两个阶段，先用少量标记数据训练判别器；再用少量标记数据和大量未标记数据训练生成器，其中生成器受到正演褶积模型约束。合成数据实验结果表明，本文提出的方法适用于少量标记数据的波阻抗反演问题，可以准确反演出波阻抗模型，且具有较好的抗噪性能；实测资料反演结果表明本方法具有较好的实用性。该方法对解决地震波阻抗反演中标记数据少的问题提供了新的参考方法，具有较好的实际应用前景。

关键词：深度学习地震波阻抗反演生成对抗网络半监督学习

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一种远程部署MATLAB应用的新方法

计算机仿真 2023年

作者：魏建孙祥娥任睿杰李震东长江大学电子信息学院

传统的部署MATALB Web App的方法是使用MATLAB App Designer设计应用的界面和功能，利用MATLAB Web App Server将设计好的应用打包部署到Web端，但是使用这种方式在设计时存在功能扩展复杂的问题，在部署时存在应用程序加载缓慢，部分... 详细信息

传统的部署MATALB Web App的方法是使用MATLAB App Designer设计应用的界面和功能，利用MATLAB Web App Server将设计好的应用打包部署到Web端，但是使用这种方式在设计时存在功能扩展复杂的问题，在部署时存在应用程序加载缓慢，部分浏览器版本不兼容等问题，降低了处理效率与使用体验。为了改善以上情况，提出利用HTML（Hyper Text Markup Language）与Vue设计前端应用界面和后端连接的RESTful API（Representational State Transfer Application Programming Interface），然后用Python构建后端应用接口用于函数计算，再使用Nginx将前端界面部署到Web端，实现一种远程部署MATLAB应用的新方法。网页端FIR（Finite Impulse Response）低通与高通滤波器设计的测试结果表明，上述方法与MATLAB生成的滤波器一致，部署简单且高效，能够较好解决上述问题，同时为MATLAB Web App的托管与共享方式提供了新思路。

关键词：界面设计滤波器仿真前后端分离

基于FDC2214的原油含水体积分数测量系统

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石油机械 2023年第1期51卷 110-115页

作者：郭路刚蔡昌新李锐长江大学电子信息学院

针对现有原油含水体积分数测量方法中存在的问题,设计了电容法原油含水体积分数测量系统。该系统根据平行板电容器的测量原理,通过使用FDC2214配合对臂式电极结构,在研究试验中进行了原油含水体积分数的实时测量。研究结果表明:FDC2214... 详细信息

针对现有原油含水体积分数测量方法中存在的问题,设计了电容法原油含水体积分数测量系统。该系统根据平行板电容器的测量原理,通过使用FDC2214配合对臂式电极结构,在研究试验中进行了原油含水体积分数的实时测量。研究结果表明:FDC2214传感器测量含水体积分数的方法可以满足原油含水体积分数实时在线测量的需要,利用介电常数与含水体积分数之间的对数模型,加入温度补偿模型,减少温度对介电常数的影响,最后得到较好的拟合公式以测量原油的含水体积分数;在实际应用过程中应尽量使用管径较小的油管,减小边缘效应对测量结果的影响;该测量系统可对噪声和干扰进行高度抑制。所得结论可为实时掌握石油产量和预测石油开采时机提供数据支撑。

关键词：含水体积分数电容法 FDC2214 介电常数边缘效应

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基于卷积神经网络的磁异常反演

现代地质 2023年第1期37卷 173-183页

作者：薛瑞洁熊杰张月王蓉长江大学电子信息学院湖北荆州434023

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演... 详细信息

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。

关键词：深度学习地球物理反演磁异常卷积神经网络 VGG

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安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计

计算机工程 2023年第4期49卷 312-320页

作者：郭奕裕周箩鱼长江大学电子信息学院湖北荆州434023

现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对... 详细信息

现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值(mAP)得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。

关键词：安全帽佩戴检测 YOLOv4-Tiny模型改进局部稀疏因子衰减模型压缩 TensorRT推理加速引擎 Jeston Nano边缘计算设备

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航姿参考系统的姿态估计方法研究

电子测量与仪器学报 2023年第6期37卷 240-246页

作者：朱付涛长江大学电子信息学院荆州434023

在行人的运动关节处安装航姿参考系统(AHRS),可以确定行人的运动姿态。目前的姿态确定算法仍存在精度不足的问题。本文设计了一种基于最小sigma点集的平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,具有较高的滤波精度和较好的快速性。针对算法核心s... 详细信息

在行人的运动关节处安装航姿参考系统(AHRS),可以确定行人的运动姿态。目前的姿态确定算法仍存在精度不足的问题。本文设计了一种基于最小sigma点集的平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,具有较高的滤波精度和较好的快速性。针对算法核心sigma点集的确定问题,研究协方差矩阵高阶矩的匹配方法。提出了基于n+2点集的SRUKF滤波算法,保留了n+1点集的快速性,同时具有2n+1点集的精度。即在sigma点集具有L阶精度时,协方差矩阵具有L/2阶精度,特别的,当sigma点集具有2阶精度时,协方差矩阵也具有2阶精度。分析了具有非线性测量函数时滤波迭代的稳定性。完成了基于标准测试数据的姿态确定对比实验,实验中姿态精度与2n+1点集相仿,而运行时间与n+1点集相仿。实验结果表明,利用基于最小sigma点集的SRUKF算法可以很好的实现航姿参考系统的姿态估计。

关键词：通用sigma点集确定方法 n+2sigma点集 MIMUs 非线性测量函数

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重力异常AlexNet深度神经网络反演

现代地质 2023年第1期37卷 164-172页

作者：刘彩云李梦迪熊杰王蓉长江大学信息与数学学院湖北荆州434023 长江大学电子信息学院湖北荆州434023

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量... 详细信息

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。

关键词：重力异常反演深度神经网络 Alex反演网络

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改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法

计算机应用 2023年第7期43卷 2295-2302页

作者：郭奕裕周箩鱼刘新瑜李尧长江大学电子信息学院湖北荆州434023

针对电动自行车和煤气罐搭乘电梯引起的火灾隐患,提出一种改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法。以YOLOX-s为基线模型,首先在加强特征提取网络中引入深度可分离卷积替换标准卷积,提升模型的推理速度。然后提出一种基于混合域的高... 详细信息

针对电动自行车和煤气罐搭乘电梯引起的火灾隐患,提出一种改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法。以YOLOX-s为基线模型,首先在加强特征提取网络中引入深度可分离卷积替换标准卷积,提升模型的推理速度。然后提出一种基于混合域的高效卷积块注意力模块(ECBAM)并嵌入主干特征提取网络中。在ECBAM模块的通道注意力部分,使用一维卷积替换两个全连接层,既降低了卷积块注意力模块(CBAM)的复杂度又提高了检测精度。最后提出一种多帧协同算法,通过结合多张图片的危险品检测结果以减少危险品入侵电梯的误报警。实验结果表明:改进后模型比YOLOX-s的平均精度均值(mAP)提升了1.05个百分点,浮点计算量降低了34.1%,模型体积减小了42.8%。可见改进后模型降低了实际应用中的误报警,且满足电梯场景下危险品检测的精度和速度要求。

关键词：危险品检测电梯 YOLOX-s 深度可分离卷积高效卷积块注意力模块一维卷积多帧协同算法

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

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科学技术与工程 2022年第26期22卷 11524-11532页

作者：汪兰兰蔡昌新长江大学电子信息学院荆州434023

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构... 详细信息

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPC美尔倒频谱系数(LPC Mel cepstral coefficients,LPCMCC)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与支持向量机(support vector machines,SVM)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。

关键词：噪声干扰线性预测基音频率 LPCMCC SVM 改进特征 MATLAB GUI技术