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逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足,提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程,然后训练通用的神经网络,最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看,所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计,所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果,大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系. 相似文献
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在钻井过程中,常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象,甚至发生钻井液失返现象,严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题,其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理,确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素,并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型,模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度,提高了计算精度,平均误差仅为2.09%,最大误差为5.88%,解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比,提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性,封堵层的承压能力达到12.8 MPa,反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa,经过封堵作业后大排量循环不漏,达到了裂缝性地层高效堵漏的目的,堵漏一次成功。 相似文献
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文章设计了一种X射线安检图像的违禁品自动识别系统。以经典的ResNet卷积神经网络为特征提取骨干网络,使用特征金字塔网络进行违禁品目标探测;把图像分成笔记本区域和非笔记本区域,分别用不同的网络模型进行探测,取得了出色的探测效果。并使用网络服务器的模式部署上述算法探测系统,使得产生图像的安检机系统与算法服务器既保持彼此独立又能进行稳定、实时的通讯,完成探测。 相似文献
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