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应用人工神经网络的方法,利用30次强震震后1天和2天内的地震资料作为学习样本,对广西及其邻区发生的4次地震的震型作了早期预测判定,结果表明应用效果较好,正确率达75%。该方法值得进一步研究。 相似文献
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作者运用三维T.Kohonen自组织人工神经网络对我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿进行分类、识别。所选研究实例中,识别成功率达100%.结果表明,该网络性能良好,可望成为矿物识别的有效手段。 相似文献
6.
应用人工神经网络方法 ,以航磁数据为样本 ,建立了航磁信息关联的BP人工神经网络模型。对山东省 1∶5 0万航磁水平一阶导数轴向图进行计算机自动关联叠置、提取航磁解释构造轴线的研究。经与垂向二阶导数对比分析 ,证实了该方法给出的模型具有较强的非线性、自适应和学习能力。 相似文献
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一种裸露土壤湿度反演方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。 相似文献
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利用地震资料反演地层的碳酸盐含量 总被引:1,自引:0,他引:1
基于碳酸盐含量与地层速度、密度之间的关系, 在井资料约束下, 使用人工神经网络方法反演高分辨率地震资料所反映的地层碳酸盐含量, 并应用于南海北部陆坡ODP184航次1146和1148孔区, 取得较好效果.方法的关键是从井旁地震道中提取多种属性, 利用逐步回归法, 确定6种与碳酸盐含量相关性最好的地震属性, 分别是平均频率、道积分绝对振幅、主频、时间、道微分瞬时振幅和瞬时频率, 然后进行地层碳酸盐含量反演.反演结果相对于岩心分析的碳酸盐含量的误差大多在±5%之内, 较为精确地揭示了地震地层剖面上碳酸盐含量的分布. 相似文献