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深度残差网络作为一种先进的深度学习算法,近年来得到学术界和工业界的高度关注。针对叠前地震记录中随机噪声的智能高效压制问题,首先根据深度残差网络原理设计了一种深层非线性去噪网络,然后利用构建的高质量随机噪声训练集对该网络进行训练,在高维空间实现对随机噪声特征的自动学习,从而拟合出含噪声地震记录与随机噪声之间的非线性映射关系,实现随机噪声自动压制。模型数据测试和实际资料应用均证明了文中方法的有效性。尽管其去噪能力与标签数据获取方法相当,但去噪效率及适应能力明显优于标签数据获取方法,为应对TB级叠前地震数据的去噪问题提供了一种可借鉴的思路。 相似文献
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针对传统的基于专家知识经验医学图像病变检测算法存在稳定性较差、计算复杂度较高、无法适应新出现病例等问题,提出一种基于改进双路径网络(dual path networks with skip connections, SkipConn_DPN)的上肢肌肉骨骼X射线照片异常检测方法。借助深度学习卷积神经网络在图像处理领域的优异性能,整合改进的深度残差网络在图像特征重用和密集连接卷积网络可以不断挖掘新图像特征的优点,并引入可以实现不同尺度图像特征融合的多条跳跃连接。在不增加计算资源消耗的前提下,该方法训练的8个SkipConn_DPN-92网络模型对MURA验证集中不同上肢研究类型的准确率均高于相同参数设置下训练的DPN-92、ResNet-101、ResNeXt-101(32×4d)和DenseNet-169网络模型,分别高约1.64%、2.21%、1.87%和3.22%,并且在临床上可以实现上肢肌肉骨骼异常的实时检测。提出的方法易于实现软件模块,可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具,具有良好的应用前景。 相似文献
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传统初至拾取方法拾取效果和效率不能兼顾、算法稳定性差、工业化应用成熟度不高;基于深度学习的初至拾取方法制作标签耗时费力、数据预处理过程繁琐、网络结构过于复杂,导致训练和测试效率较低。为此,将U-Net与SegNet深度学习网络的优点相结合,构建新的混合网络U-SegNet,并基于U-SegNet自动拾取初至。U-SegNet以SegNet结构为基础,通过在解码器网络的反卷积层之前融合跳跃连接信息,提供编码器网络的多尺度信息,以获得更好的性能,并且其上采样操作将U-Net中的反卷积改为反池化,池化索引被传递到上采样层,网络模型收敛更快。因此,U-SegNet网络结构更利于分割背景噪声区域和含噪信号区域,从而提高初至拾取精度。基于U-SegNet的初至自动拾取流程包括制作训练数据集、设计网络模型、训练网络模型、测试网络模型和实际资料应用。测试和应用结果表明,所提方法的初至拾取效率约为某商业软件的2.2倍,且易于工业化应用,具有良好的发展前景。 相似文献
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滩海过渡带具有地表复杂、地震采集方式特殊的特点。由于地表吸收、检波器类型不统一等原因,该区域的地震资料在能量、频率、相位等方面存在较大差异。为此,提出一种针对此类区域的地震采集质量评价技术,根据卫星遥感数据将复杂地表自动划分为不同评价区域,利用道头字信息自动分离陆检记录地震数据、水检记录地震数据,并根据工区施工特点,优选监控参数,设置阈值范围,依据不同评价标准进行精细评价,从而解决因地表复杂、地震数据差异大而导致的地震采集质量评价难题。应用结果表明,该技术具有全程自动化、评价结果客观、性能高效的优点。与传统的人工质控手段相比,新提出的方法消除了主观因素影响,优化了评价结果的科学性,提升了现场监控效率,节约了勘探成本。 相似文献
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地震采集数据的质量是后续处理、解释的基础和保障,其影响因素较多,其中炮点位置偏移是重要一项。在地震数据现场采集过程中,由于地形及人员疏忽等原因,易导致炮点实际施工位置偏离当初设计,对后续动校正、同相叠加等产生不利影响,甚至造成连续产生废炮等现场施工事故。通过深入探讨最小炮检距道性质,提出一种实时检测炮点位置偏移及校正方法,通过对比由理论初至确定的与由实际初至、道集能量确定的最小炮检距道的一致性,快速检测、判定炮点位置是否偏移,并根据计算的偏移量,自动进行校正。实际应用结果表明,该方法能自动、快速监控炮点偏移,完全满足现今高效地震采集条件下现场实时监控采集质量的需求。 相似文献
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我们在催化、重整、焦化、加氢四套装置的仪表安装调试中,电气阀门定位器的调整使之费时费工,影响试车进度。无奈采用了EPC型防爆力平衡式电气转换器,精度1级,零点、量程调校互不影响,几分钟即可将量程校准,十分方便。现场安装不需防 相似文献
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【推荐理由】从那个圆形的窗户看进去,白色的砖墙将店内空间进行区隔,粗墙黑瓦之间,让人觉得这里似乎就应该是一个吃佬土鹅肠火锅的地方。更重要的是,这样质朴的设计,一方面降低了成本,另一方面也顺应了 相似文献
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我厂催化裂化装置分馏塔底液面测量仪表原采用英国进口MASONEILAN内浮球液面变送器。由于分馏塔底的介质是油浆,温度在370℃左右,油浆在常温条件下易凝固,用其它类型仪表不易直接测量,所以用内浮球液面变送器来测量分馏塔底液面是比 相似文献