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提出了 1种能够比较准确地识别剪切型体系的结构参数 (各层质量和层间刚度 )的方法———消去刚度法。该方法从剪切型结构体系的特征值问题出发 ,利用剪切型结构系统质量矩阵和刚度矩阵的特殊形式 ,通过消去各层的刚度系数 ,得到了结构系统的各层质量比表达式。在结构总质量已知的情况下 ,仅利用系统的任意两阶模态信息就可以确定出各层质量 ,并进而计算出层间刚度 ,实现了结构物理参数的递推识别。数值模拟结果表明 ,该方法识别精度较高 ,便于工程应用 ,可以用于类似结构体系的物理参数的初步估计。 相似文献
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随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。 相似文献
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水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
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测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。 相似文献
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为了明确致密砂岩气藏储层微观孔喉对气水相渗特征的控制机理,更好地指导气田增储上产,以东胜气田J72井区下石盒子组储层为研究对象,综合多种分析化验资料并细分岩石相探究了微观孔喉参数对气水渗流能力的影响,揭示了不同岩石相对含气性及产能的控制作用。研究结果表明:J72井区下石盒子组岩石相可以归纳为砾岩相、砾质砂岩相、含砾粗砂岩相、中细砂岩相、泥岩相五大类,其中含砾粗砂岩相、砾质砂岩相为优质岩石相;孔隙类型主要为次生粒间溶孔,平均占比达48.5%,含砾粗砂岩相、砾质砂岩相、中细砂岩相的粒间溶孔比例依次减少,三类岩石相均具有多重分形的特征,大孔比例逐渐降低,其中优质岩石相的物性好、综合分形维数小;优质岩石相的黏土矿物含量低、平均孔喉半径大,气体渗流时的可动气体孔隙度和最大有效气相渗透率较大,含气性好。综合研究认为优质岩石相是控制气井高产稳产的关键因素,深入剖析岩石相的微观特征可以为致密砂岩气藏的高效开发提供有力指导。 相似文献
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台湾以东黑潮路径识别与变化规律 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究对中国台湾以东海域黑潮路径及其变化,本文基于法国空间局AVISO中心提供的1993—2015年的卫星遥感海表流场逐日资料,对121°—125°E,22.4°—25°N海域黑潮路径进行了逐日识别,得到了共计23年累计8400天的台湾以东黑潮流轴的逐日路径,并研究其在不同纬度的流轴位置及其对应的表面黑潮流量的时空变化规律。主要结论如下:(1)采用模糊C-均值聚类法对台湾以东黑潮流轴路径进行聚类分析,发现台湾以东黑潮流轴在24°N以南出现明显摆动,形成正常和偏东两种路径;黑潮流轴存在明显的时间变化,流轴偏东现象年平均大约出现25次,大致每隔3年出现一次偏东较少的现象,各月流轴偏东次数以4、5月最少,10月至次年3月较多;(2)台湾以东黑潮表面流量大小在6.2—8.3×104m2/s之间;总体上来说,纬度越高流量越大,在23.5°N左右范围内存在一个流量低值中心;在24.3°N以北流量总体较大,且增长趋势稳定,同时表面流量大小具有较强的季节和年际变化特征。 相似文献
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通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解,为弱信号特征提取提供了有效途径。通过db7小波对分属7个门32个属的43种浮游植物的三维荧光光谱进行分析,后经Bayes判别分析选择小波分解后的第三层尺度分量作为最佳荧光识别特征谱,并通过系统聚类法将最佳特征谱在不同的条件下聚类进而得到门、属上的标准谱库。基于此,运用多元线性回归辅以非负最小二乘法建立浮游植物三维荧光光谱识别技术。利用该技术对4128个单种浮游植物样品和636个混合浮游植物样品进行识别分析。单种浮游植物样品在属水平上的识别正确率为75%,门水平上的识别正确率为95%;浮游植物混合样品中的优势种在属水平上的识别正确率为83%,门水平上的识别正确率为91%。结果表明:该技术可以实现对浮游植物的快速准确识别。 相似文献
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