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951.
干涉图滤波是合成孔径雷达数据处理的关键,引入卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)进行干涉图去噪。首先,采用自编码器结构进行非监督学习,将干涉图去除局部地形坡度相位,所得残余噪声作为模型输入;然后将模型输出结果与去除的局部地形坡度相位相加,生成滤波结果。利用航天飞机成像雷达数据和哨兵一号A(Sentinel-1A)卫星数据,通过与Goldstein滤波器、均值滤波器、Lee滤波、Frost滤波、改进的去噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)进行对比实验,结果表明,该方法对干涉图相位质量有很大的改善,不仅能够较大程度地抑制噪声,而且能够更多地恢复出图像细节,保持干涉条纹边缘连续性。 相似文献
952.
由于数据获取与后期处理方式不同,先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermalemissionandreflectionradiometerglobaldigitalelevationmodel,ASTERGDEM)和航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)数据在高程精度上存在差异,采用弹性反馈(resilient backpropagation,RProp)神经网络算法对二者进行融合处理,实现优势互补以提升高程精度。选取两个黄土丘陵沟壑地貌样区分别用于模型建立与效果验证,1∶10 000高程精度为参考数据,在建模样区应用RProp神经网络算法构建ASTER GDEM高程校正模型、SRTM1高程校正模型、ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,同时应用误差反向传播(back propagation,BP)神经网络建立ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,将这些模型的高程精度优化效果进行对比,并在验证样区检验RProp融合模型的可行性。结果表明,RProp融合模... 相似文献
953.
利用神经网络和Kalman滤波技术,提出了一种直接识别结构物理参数的方法,用Kalman滤波技术训练网络。在贮仓振动台实验的基础上,用贮仓在动载作用下的位移、速度作为网络的输入,激振加速度和响应加速度作为网络的输出。仿真计算表明,本文方法是可行的。 相似文献
954.
955.
956.
随煤层开采深度的不断增加,煤矿生产过程中面临着复杂的突水机理和多变的突水主控因素,且各因素间相互联系的不确定性,使底板突水预测的难度不断增加。为准确预测底板突水危险性,针对底板突水的小样本、非线性问题,首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)将网络随机赋值的初始权值和阈值初次优化,再选取搜索能力强、稳定性较好的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对权值和阈值进行二次寻优,从而建立SSA-GA-BP神经网络底板突水预测模型。分析整理山东省滨湖煤矿地质及水文地质资料,选取含水层水压、含水层厚度、隔水层厚度、断层密度、断层分维值、渗透系数、单位涌水量、底板破坏深度共8个因素,作为预测底板突水的主控因素,绘制各主控因素3D映射投影曲面图;利用Surfer软件中的克里金插值法提取50个数据点作为模型的输入样本(分为训练集40个,测试集10个),对模型进行训练学习,训练误差精度达到要求后,对滨湖煤矿3个未开采工作面的12个数据点进行突水危险性预测。为了验证所建模型的准确性,利用BP、GA-BP、SSA-GA-BP这3种模型对测试集进行预测;为避免模型仅与BP网络预测对比的片面性,同时选取以熵权法确定权重的模糊综合评判法对测试集进行预测;将各网络模型及方法的预测结果与实际值进行对比分析。结果表明:基于SSA优化的GA-BP神经网络模型突水预测误差较小,预测结果准确率更高,为矿井水害预测预报提供了科学的评价方法和理论依据。 相似文献
957.
958.
定量风险评估是风险评估发展的主要趋势。论文基于TOPS IS和神经网络响应面法,提出一种定量风险分析方法,并运用此方法对导管架海上安装过程进行深入分析,以及时查找并消除各方面的事故隐患。首先找出潜在的风险事件及相关风险因素,然后对风险事件的模糊概率和损失程度后果进行量化,最后依据风险评价结果对需要控制的风险事件给出控制措施。实例表明,该方法是一种实用而有效的定量风险评估方法。 相似文献
959.
影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用.提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络.该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补.首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与... 相似文献
960.