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1982年 | 1篇 |
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1.
近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明:在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。 相似文献
2.
3.
为实现煤岩界面的预先感知与精准识别,在开采前为采煤机提供精准的截割轨迹,提出一种基于多影响因素耦合优化的煤岩界面主动红外感知识别方法。考虑光照时间、光照距离和光照强度多因素耦合作用对煤岩界面识别精度的影响,通过测试、采集各影响因素不同参数工况下煤岩试件的主动激励红外图像信息,利用正交实验方法确定实现煤岩界面高精度识别的多因素参数的最优组合。结合迭代优化方法在最优组合附近搜索各影响因素的最优参数,克服局部参数最优的问题,实现煤岩界面的高精度识别。由实验结果可知,该方法能够实现煤岩界面的快速、精准识别,最低识别精度达到97.96%以上,具有非常好的普适性,为实现井下智能化、无人化采煤提供了一种有效的技术手段。 相似文献
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5.
以往弯曲回弹的研究多是通过单次理论计算或数值模拟方法获取控制回弹的参量,然而理论模型采用了多种近似条件,其计算结果多不能直接用于解决实际问题,难以通过一次校直达到目标精度。数值模拟则对材料模型的要求较高,其模拟结果仅可用于参考。因此,本文提出一种基于挠度的迭代补偿校直算法。针对平面单弧度轴类零件弯曲回弹问题,分别建立了差值法和弦截法迭代补偿校直模型。在此基础上研制了一台小型轴类零件智能校直机,并将上述迭代补偿校直算法嵌入基于LabVIEW和PLC开发的校直控制系统,进一步实现了智能校直。实验结果表明,该迭代补偿校直模型不依赖材料模型,开发的智能校直机具有较高的校直效率和校直精度。 相似文献
6.
7.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。 相似文献
8.
滚动轴承早期故障特征信息十分微弱并夹杂着环境噪声的干扰,使其信噪比极低,造成微弱故障难以提取.针对这一问题,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filter,ALIF)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先对采集到的振动信号应用ALIF进行分解得到若干个窄带本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),根据相关系数-峭度准则筛选出两个较为敏感的IMF分量进行重构降噪;然后对重构降噪后的信号采用MCKD算法增强故障特征中的冲击成分;最后对应用ALIF-MCKD增强后的信号进行包络谱解调分析,提取出故障特征从而判断轴承故障发生位置. 相似文献
9.
随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。 相似文献
10.
为将在线评论中用户体验信息准确应用于产品迭代设计中,从分离视角综合运用数据挖掘技术构建了一个用户需求挖掘模型.通过归纳面向用户分离的语法结构与候选词集,提取消费-使用角色分离的评论,应用概率主题模型(La-tent Dirichlet Allocation,LDA)对分类语料库进行主题提取,解析并获得产品设计迭代决策的关键信息.通过对4组不同品牌的老年人智能腕表在线评论进行实证分析,快速获取了用户反馈中4组产品各自不同的竞争优势及目标产品4项缺陷,通过对比分析,对目标产品迭代方向进行定位.该框架下的LDA挖掘方法克服了传统词频统计方法噪声较大的缺陷,提高了在线评论中挖掘用户体验信息的准确性,为企业产品开发人员提供参考,缩短产品的开发周期. 相似文献