多尺度时频空三域特征联合下的储层岩性识别方法 被引量：3

1

作者 王宗仁 文畅 +2 位作者 谢凯 盛冠群 贺建飚 《物探与化探》 CAS 北大核心 2023年第1期81-90,共10页

针对储层岩性种类繁多、交替频繁、组成复杂,传统方法识别精度低、效率慢的问题,本文提出一种多尺度时频空三域特征联合下的储层岩性识别方法。该方法在原始测井特征的基础上引入了互补集合经验模态分解(CEEMD)的多尺度频域分量,从而提... 针对储层岩性种类繁多、交替频繁、组成复杂,传统方法识别精度低、效率慢的问题,本文提出一种多尺度时频空三域特征联合下的储层岩性识别方法。该方法在原始测井特征的基础上引入了互补集合经验模态分解(CEEMD)的多尺度频域分量,从而提高测井曲线的纵向分辨率。此外,构建了注意力机制优化的多尺度卷积双向门控循环神经网络(CNN-BiGRU-AT)模型,对加入了多尺度频域分量的测井数据进行时空特征提取,从而实现了对测井数据时、频、空三域特征的联合学习,最后以注意力机制优化了模型输出,减少了错误信息的传播。为了验证方法可靠性,本文选取了资料较为完整的5口井数据进行实验分析。结果表明,在不同数据组合的对比实验中,加入多尺度频域分量在训练集和验证集识别准确率分别提高了9.50%和8.66%。在与不同模型对比实验中,本文方法在样本识别准确率达到了94.11%,与支持向量机(SVM)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)、双向门控循环神经网络(BiGRU)和CNN-BiGRU融合模型相比,本文方法识别准确率分别提高了16.21%、14.54%、11.69%、5.05%、3.38%。 展开更多

关键词 互补集合经验模态分解 注意力机制 多尺度 神经网络 岩性识别

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结合全局上下文信息的交警手势识别方法 被引量：2

2

作者 程贝芝 伍鹏 +3 位作者 寇静雯 何一鸣 谢凯 盛冠群 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期349-356,共8页

为了解决现有交警手势识别模型对全局信息提取得不够完善而导致识别准确率不高的问题,提出了一种结合全局上下文信息的交警手势识别方法(Spatial Graph Convolutional and Temporal Transformer network,SGCTT).该算法以STGCN网络模型... 为了解决现有交警手势识别模型对全局信息提取得不够完善而导致识别准确率不高的问题,提出了一种结合全局上下文信息的交警手势识别方法(Spatial Graph Convolutional and Temporal Transformer network,SGCTT).该算法以STGCN网络模型为基础,使用图卷积进行非线性映射的方式来实现空间编码,并将空间编码得到的高维特征合并上一个用于分类的维度相同的可训练向量,然后再加入时间位置信息进行时间编码.最后,将时间编码器输出的训练完成的向量通过一个多层感知机进行分类输出.实验结果表明:在光照状态良好和夜间灯光下,SGCTT算法满足实时性的要求,对交警手势检测的平均精度达到了97.83%,相比于现有的交警手势分类模型有所提高,且具有更强的可移植性. 展开更多

关键词 交警手势 全局信息 连续手势 行为识别 姿态估计

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一种MEMS检波器设计及其性能测试 被引量：2

3

作者 王维波 陈文杰 +2 位作者 王春田 王子阳 盛冠群 《物探装备》 2014年第1期1-4,共4页

与常规的动圈式检波器不同,目前物探行业使用的DSU等数字式MEMS检波器无法采用传统的检波器性能测试仪进行性能参数测试。为研究MEMS检波器性能参数测试方法和性能特点,采用一种高性能MEMS加速度计芯片SF1500S,设计了一个模拟信号输出的... 与常规的动圈式检波器不同,目前物探行业使用的DSU等数字式MEMS检波器无法采用传统的检波器性能测试仪进行性能参数测试。为研究MEMS检波器性能参数测试方法和性能特点,采用一种高性能MEMS加速度计芯片SF1500S,设计了一个模拟信号输出的MEMS检波器,设计了配套的数据采集器和处理软件,并对其进行频率特性、畸变等性能测试。 展开更多

关键词 MEMS检波器 SFl500S检波器测试 畸变

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高校要树立学生干部培养理念 被引量：7

4

作者 盛冠群 《工会论坛（山东省工会管理干部学院学报）》 2008年第4期122-123,共2页

大学生是国家重要的后备力量和人才资源。因此,做好大学生教育工作具有深远的战略意义。学生干部扮演着一个特殊的角色,他们既是被教育者,也在某种意义上是管理者。当前高校学生干部中存在着许多问题,必须深入分析存在这些问题的原因,... 大学生是国家重要的后备力量和人才资源。因此,做好大学生教育工作具有深远的战略意义。学生干部扮演着一个特殊的角色,他们既是被教育者,也在某种意义上是管理者。当前高校学生干部中存在着许多问题,必须深入分析存在这些问题的原因,并对症下药,树立正确的学生干部培养理念。 展开更多

关键词 高校学生干部 培养理念

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自监督学习HOG预测辅助任务下的车位检测方法

5

作者 刘磊 伍鹏 +2 位作者 谢凯 程贝芝 盛冠群 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3933-3940,共8页

针对智能车位管理系统中,光照变化、车位遮挡等因素导致车位预测的精度下降、有效性变差的问题,提出一种自监督学习方向梯度直方图(HOG)预测辅助任务下的车位检测方法。首先,设计预测图像遮挡部分HOG特征的自监督学习辅助任务,利用Mobil... 针对智能车位管理系统中,光照变化、车位遮挡等因素导致车位预测的精度下降、有效性变差的问题,提出一种自监督学习方向梯度直方图(HOG)预测辅助任务下的车位检测方法。首先,设计预测图像遮挡部分HOG特征的自监督学习辅助任务,利用MobileViTBlock(light-weight,general-purpose,and Mobile-friendly Vision Transformer Block)综合图像全局信息,使模型更充分地学习图像的视觉表征,并提高模型的特征提取能力;其次,改进SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,使模型在更低的计算开销上达到甚至高于原始SE注意力机制的效果;最后,将辅助任务训练的特征提取部分应用于下游的分类任务进行车位状态预测,在PKLot和CNRPark的混合数据集上进行实验。实验结果表明,所提模型在测试集上的准确率达到了97.49%,相较于RepVGG,遮挡预测准确率提高了5.46个百分点,与其他的车位检测算法相比进步较大。 展开更多

关键词 智能停车系统 自监督学习 方向梯度直方图 辅助任务 车位状态预测

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井地联合观测多分量微地震逆时干涉定位 被引量：18

6

作者 李振春 盛冠群 +2 位作者 王维波 崔庆辉 周德山 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期661-666,671,共7页

微地震监测有井中和地面两种方式,而震源定位是最基本的问题。地面监测定位的纵向误差较大,井中监测的横向误差较大。为提高震源定位的准确性,本文采用井中和地面联合观测的方式,并且将逆时定位与干涉成像条件相结合,进行震源定位,提出... 微地震监测有井中和地面两种方式,而震源定位是最基本的问题。地面监测定位的纵向误差较大,井中监测的横向误差较大。为提高震源定位的准确性,本文采用井中和地面联合观测的方式,并且将逆时定位与干涉成像条件相结合,进行震源定位,提出了井地联合观测的逆时干涉定位算法。弹性波正演模型和随机模型的试算结果表明,该方法在稀疏观测、速度模型不准确地情况下,依然可以较为准确的定位,有效提高了震源定位的准确性。 展开更多

关键词 微地震 井地联合观测 多分量 逆时定位 干涉成像条件

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基于小波分解与高阶统计量的微地震初至拾取方法研究 被引量：19

7

作者 盛冠群 李振春 +1 位作者 王维波 高澜 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期388-395,共8页

微地震资料的处理、解释首先需要拾取精确的初至信息。微地震初至的人工拾取虽然精度较高,但工作量大,不能满足实时处理的需要。为此,提出了一种基于小波多尺度分解和高阶统计量相结合的长短时窗峰度比(wavelet transform based short t... 微地震资料的处理、解释首先需要拾取精确的初至信息。微地震初至的人工拾取虽然精度较高,但工作量大,不能满足实时处理的需要。为此,提出了一种基于小波多尺度分解和高阶统计量相结合的长短时窗峰度比(wavelet transform based short time window kurtosis/long time window kurtosis,W-STK/LTK)微地震初至拾取方法。考虑到有效微地震信号频率较低,而噪声信号频率则相对较高,首先对微地震信号进行小波多尺度分解,剥离有效信号与噪声;接着对分解得到的最大尺度信号应用基于高阶统计量的长短时窗峰度比(STK/LTK)算法;最后在分析特征曲线异常点特征的基础上识别微地震有效信号并拾取初至。模型数据和实际资料测试结果表明,该方法能够从信噪比较低的微地震资料中较准确地拾取微地震P波初至。 展开更多

关键词 微地震 初至拾取 小波多尺度分解 高阶统计量 长短时窗峰度比

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水力压裂微地震粒子群差分进化定位算法 被引量：9

8

作者 盛冠群 李振春 +3 位作者 王维波 王振宇 朱海伟 彭国民 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1172-1181,共10页

为了提高微地震在初至时间不准确条件下的定位精度,通过研究理论模型下对初至施加不同程度的扰动时震源定位的影响,讨论了由于粒子群定位方法的发散性而导致的定位效果偏差问题。把粒子群算法全局搜索速度快的特点与差分进化方法相结合... 为了提高微地震在初至时间不准确条件下的定位精度,通过研究理论模型下对初至施加不同程度的扰动时震源定位的影响,讨论了由于粒子群定位方法的发散性而导致的定位效果偏差问题。把粒子群算法全局搜索速度快的特点与差分进化方法相结合,将种群中任意两个个体差分变异后,进行杂交、贪婪选择操作,生成新的个体,从而增加了种群的多样性,改善了震源定位的发散性,提高了时差定位的精度,最终形成了微地震粒子群差分进化定位算法。通过理论模型测试,表明微地震粒子群差分进化定位算法针对有扰动的初至时间具有更高精度,且震源定位的发散性较传统粒子群定位得到了改善。实际微地震资料反演结果也进一步验证了微地震粒子群差分进化定位算法的应用效果。 展开更多

关键词 压裂 微地震 粒子群算法 差分进化算法 震源定位

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人工智能背景下“Python语言程序设计”课程改革探索 被引量：7

9

作者 盛冠群 赵美林 +3 位作者 刘忠途 郑悦林 姜艳静 汤婧 《科技风》 2022年第30期83-85,共3页

作为人工智能的首选语言,研究Python语言程序设计教学改革对推动人工智能的发展至关重要。本文针对Python语言程序设计教学过程中存在的问题,探索了人工智能背景下Python语言程序设计课程改革思路,从教学内容、教学方法、课程考核等方... 作为人工智能的首选语言,研究Python语言程序设计教学改革对推动人工智能的发展至关重要。本文针对Python语言程序设计教学过程中存在的问题,探索了人工智能背景下Python语言程序设计课程改革思路,从教学内容、教学方法、课程考核等方面研究了Python课程的改革策略,旨在为推动人工智能背景下Python程序设计改革奠定基础。 展开更多

关键词 人工智能 PYTHON 课程改革

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基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法 被引量：7

10

作者 孙宁娜 曾同生 +4 位作者 戴晓峰 周润庚 李钟晓 李振春 盛冠群 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第3期463-472,共10页

自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐... 自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐个小窗口匹配估计的短滤波器不足以表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。为进一步有效均衡一次波保护和多次波压制并且提高计算效率,引入多个窗口联合优化来求解滤波器,同时利用多个小窗口的预测多次波信息来匹配原始数据。引入快速迭代收缩阈值算法(FISTA)求解多个小窗口估计一次波的L_(1)范数最小化约束问题,从而有效分离一次波与多次波。模型数据和实际数据处理结果表明,与传统的逐个大数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法在保持计算精度的同时提高了计算效率;与传统的逐个小数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法可以更有效地平衡多次波去除和一次波保护。 展开更多

关键词 多次波 自适应相减 匹配滤波器 多窗口联合优化 L_(1)范数

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双网络模型下的智能医疗票据识别方法 被引量：3

11

作者 郑祖兵 盛冠群 +3 位作者 谢凯 唐新功 文畅 李长晟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期141-148,共8页

为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由... 为了满足医疗行业大量针式票据录入工作的需求,解决传统人工录入方式效率低、精度低的问题,构建了双网络模型下的针式打印字体医疗票据识别方法。传统目标检测网络的参数同时描述了目标的位置与类别信息,其用于大规模定位识别任务时由于参数量庞大导致网络极难以训练,为解决以上问题,提出了双网络模型方法以联合Faster RCNN与深度卷积神经网络实现票据中字符的定位与识别,双网络将定位与识别分步进行以降低任务的复杂度。实验采用自建票据数据集与字库数据集进行网络训练,利用现场采集的票据验证了算法的有效性,通过测试不同参数下模型的性能来选定最佳参数,并对比分析了该方法与传统方法的识别效果。实际测试表明,识别准确率达95.4%,召回率达92.7%,速度达0.76 s/张。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 票据识别 票据校正 字符识别 文本定位

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迁移学习模型下的小样本人脸识别算法 被引量：6

12

作者 黄振文 谢凯 +2 位作者 文畅 盛冠群 文方青 《长江大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第7期88-94,共7页

人脸识别的效果在很大程度上取决于已经标定的数据集,当试验训练数据不足时其识别效果会很差。为解决数据集不足的问题,提出了一种迁移学习模型下的小样本人脸识别算法。在将预先训练的卷积神经网络迁移到小样本人脸目标集时使用受限玻... 人脸识别的效果在很大程度上取决于已经标定的数据集,当试验训练数据不足时其识别效果会很差。为解决数据集不足的问题,提出了一种迁移学习模型下的小样本人脸识别算法。在将预先训练的卷积神经网络迁移到小样本人脸目标集时使用受限玻尔兹曼机RBM,将训练模型中的全连接层改为RBM,并用小样本人脸数据重新训练RBM和SoftMax层,最后用BP算法进行参数调整。加入的RBM能进一步学习小样本人脸的高阶特征,降低了人脸数据集的内容差异对迁移特征识别的影响。试验选用包含1040人的CAS-PEAL人脸图像数据库及试验室收集的40张人脸进行训练、验证和测试,试验结果表明,用RBM代替CNN中的全连接层的方法,与PCA、BP和LBP网络模型相比,人脸识别的有效率提高了2.1%~8.3%,是一种切实可行的小样本的人脸识别方法。 展开更多

关键词 人脸识别 卷积神经网络 小样本 受限玻尔兹曼机RBM 迁移学习 BP算法

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基于Xception网络的岩石图像分类识别研究 被引量：7

13

作者 谭永健 田苗 +4 位作者 徐德馨 盛冠群 马凯 邱芹军 潘声勇 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期17-22,共6页

准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向。传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别,对相关知识与判别经验的要求很高。针对这一问题,该文提出一种基于Xception网络的自动化岩石图像分类方法,将InceptionV3... 准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向。传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别,对相关知识与判别经验的要求很高。针对这一问题,该文提出一种基于Xception网络的自动化岩石图像分类方法,将InceptionV3网络中的卷积操作替换为深度可分离卷积模块,同时引入残差连接机制以大量减少模型参数与计算量,然后结合迁移学习思想提高图像分类准确率。选取嵊州地质调研中人工采集的10类岩石样本图像构建岩石图像数据集进行验证,结果表明,Xception网络模型对岩石岩性识别的准确率达86%,比其他主流的岩石图像分类模型的识别精度更高。 展开更多

关键词 岩石图像 岩性识别 迁移学习 深度可分离卷积

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基于最高频相位法和空间滤波法的二维模型的大地电磁静态校正 被引量：1

14

作者 郭为 唐新功 盛冠群 《地震学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期302-315,共14页

静态效应一直是影响大地电磁测深法精确性的主要原因之一。在相位校正法的基础上提出了一种更适用于电性变化较为平缓的地质情况的静态校正方法—最高频相位法,其核心是用需要校正测点两侧受静态效应影响较小测点的最高频视电阻率的算... 静态效应一直是影响大地电磁测深法精确性的主要原因之一。在相位校正法的基础上提出了一种更适用于电性变化较为平缓的地质情况的静态校正方法—最高频相位法,其核心是用需要校正测点两侧受静态效应影响较小测点的最高频视电阻率的算术平均值代替相位法递推公式中每个频点前一个频点的视电阻率值,以消除相位法中的误差积累。以二维模型的正反演为例,通过对比空间滤波法、相位法和最高频相位法对不同模型静态校正前后的正反演结果,证明了最高频相位法的有效性和优越性,同时表明,对于电阻率变化大并且静态位移严重的水平层状地层模型,采用与空间滤波法相结合的联合校正效果更佳。 展开更多

关键词 大地电磁静态校正 空间滤波法 相位法 最高频相位法 联合校正 二维正反演

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参数优选残差网络下的井震联合反演方法

15

作者 郑杰 文畅 +1 位作者 谢凯 盛冠群 《电子测量技术》 北大核心 2022年第12期168-174,共7页

声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井... 声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井震联合反演方法,对失真的声波测井曲线予以重构。考虑到传统人工神经网络无法表达出井震间的强非线性关系,该方法以深度学习中的残差网络(ResNet)构建智能反演模型,通过网络设计、参数选择以及模型训练,找到井震间更好的映射表达。同时综合考虑测井曲线的特点与均方损失的不足,设计了一种代价敏感损失函数Fusion,进一步提高模型整体的反演精度。在真实地震数据和测井资料上展开实验,并与全连接神经网络(FCNN)和多元回归分析(MLR)的反演结果对比分析,表明所提方法反演的声波测井曲线精度更高,相关系数达到0.912,均方根误差减小到13.399。将所提Fusion损失用于反演声波测井曲线,相关系数增加了2.5%,均方根误差减小了17.4%。 展开更多

关键词 井震联合反演 声波测井资料 代价敏感损失函数 残差网络 智能反演模型

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基于AdaBoost-TSO-KELM的农田土壤重金属空间预测模型

16

作者 任顺 王成龙 +2 位作者 肖配 张清 盛冠群 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期316-323,共8页

建立土壤重金属空间分布预测模型对确定农田土壤安全性具有重要意义.为了提高空间分布预测精度,结合金枪鱼群算法优化核极限学习机(TSO-KELM)和自适应增强算法AdaBoost,构建了基于AdaBoost-TSO-KELM的土壤重金属空间分布预测模型,选取... 建立土壤重金属空间分布预测模型对确定农田土壤安全性具有重要意义.为了提高空间分布预测精度,结合金枪鱼群算法优化核极限学习机(TSO-KELM)和自适应增强算法AdaBoost,构建了基于AdaBoost-TSO-KELM的土壤重金属空间分布预测模型,选取湖北省宜昌市农田土壤中5种重金属(As、Hg、Cr、Cd和Pb)进行研究,并与其他4种建模方法进行了对比分析.结果表明:(1)研究区内As、Cd和Pb元素的均值均超过当地土壤重金属背景值,分别为背景值的1.14倍、1.40倍和1.12倍,其他两种元素的均值没有超过当地土壤重金属背景值.(2)AdaBoostTSO-KELM模型在5种重金属的预测中预测精度最高,As、Hg、Cd、Cr和Pb重金属的验证集决定系数(R^(2))分别为0.7839、0.6579、0.6732、0.7690和0.7175,均方根误差(RMSE)分别为1.6986、0.0120、0.0256、4.8637和2.2757,相比较于传统的KELM模型,5种重金属的预测精度分别提高了19.52%、22.54%、28.55%、17.03%、16.59%.研究表明,AdaBoost-TSO-KELM模型在土壤重金属空间预测结果更接近土壤重金属的真实情况,说明该模型较好地反映辅助变量和各重金属元素之间的关系,可为农田土壤调查与农田土壤环境保护提供有力的保障. 展开更多

关键词 土壤重金属 TSO-KELM ADABOOST 辅助变量 空间分布

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