湖北省教育厅科学技术研究项目(D200612002) 作品数:9 被引量:123 H指数:5 相关作者: 张翔 肖小玲 徐光祐 李腊元 彭涛 更多>> 相关机构: 武汉理工大学 清华大学 长江大学 更多>> 发文基金: 湖北省教育厅科学技术研究项目 湖北省自然科学基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 天文地球 电子电信 更多>>
基于非线性反锐化掩模的成像测井图像增强 被引量:2 2008年 提出了一种基于非线性反锐化掩模成像测井图像增强算法,根据人眼视觉特性,将成像测井图像划分为低、中、高3种细节区域,并对3种区域做不同程度的反锐化掩模增强。与线性反锐化掩模图像增强方法相比,非线性反锐化掩模图像增强方法既抑制了噪声,又达到了很好的增强效果。 肖小玲 张翔 王昌臻关键词:成像测井 图像增强 反锐化掩模 山区MT资料处理新技术及效果 被引量:2 2007年 山区MT资料不可避免地会受到各种干扰及地形与局部异常体的影响。针对此问题,本文提出了山区MT资料处理与解释新方法:①利用基于支持向量机回归算法去噪,此法对消除部分测点的地形和局部异常体的影响有一定的作用;②使用了大地电磁二次函数逼近全局最优的非线性一维反演技术构造二维反演的初始地电模型;③采用山地二维反演技术对按实际地形构造的二维地电模型进行TE、TM联合二维反演。经实测资料处理结果表明,用本文所述方法得到的地电剖面不仅地层分层清晰,而且各层之间有很好的对比性,而以往用常规方法处理的地电剖面的规律性比较差。 张翔 严良俊 苏朱刘 胡文宝关键词:大地电磁测深 一种确定高斯核模型参数的新方法 被引量:18 2007年 支持向量机中核函数及其参数的选择非常重要,该文提出了一种利用支持向量之间的距离求取高斯核函数参数的有效方法。该方法充分利用了支持向量机方法的最优判别函数仅仅与支持向量有关,并且支持向量为高斯核中心的特点。实验结果表明,该方法较好地反映了图像特征的本质,解决了高斯核函数参数在实际使用中不易确定的问题。 张翔 肖小玲 徐光祐关键词:支持向量机 高斯核函数 支持向量 基于多层事件融合的场景事件实时分析 被引量:2 2008年 为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价. 肖小玲 李腊元模糊支持向量机中隶属度的确定与分析 被引量:51 2006年 针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用特征空间中样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出了一种新的有效地反映样本不确定性的隶属度计算方法———基于样本紧密度的隶属度方法。在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系,并采用模糊连接度来度量类中各个样本之间的关系。将其应用于模糊支持向量机方法中,较好地将支持向量与含噪声或野值样本区分开。实验结果表明,采用模糊支持向量机方法,其分类错误率比采用支持向量机方法的错误率低,在使用的3种隶属度函数中,采用基于紧密度隶属度的模糊支持向量机方法抗噪性能最好,分类性能最强。 张翔 肖小玲 徐光祐关键词:支持向量机 支持向量机及其在石油勘探开发中的应用综述 被引量:19 2007年 支持向量机(SVM)是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,与传统的人工神经网络不同,前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。SVM在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出许多特有的优势,适用于函数预测,模式识别和数据分类领域。将SVM应用于石油勘探开发领域是一个重要的研究方向,具有广阔的应用前景。 彭涛 张翔关键词:支持向量机 机器学习技术 石油勘探开发 支持向量机方法中加权后验概率建模方法 被引量:14 2007年 为解决传统支持向量机方法不提供概率输出的问题,在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了加权后验概率建模方法。该方法在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异。依据Bayesian理论,采用后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数。实验结果表明,与投票法及Pairwise Coupling方法相比,加权后验概率方法具有较低的分类错误率,不仅具有较好的分类性能,而且得到的后验概率具有较好的概率分布形态。该方法有效地解决了实际多类分类问题中支持向量机的概率建模问题。 张翔 肖小玲 徐光祐关键词:多类分类器 后验概率 基于粒子滤波的场景事件实时识别 被引量:3 2007年 为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度. 肖小玲 李腊元关键词:粒子滤波 基于最大熵估计的支持向量机概率建模 被引量:14 2006年 提出一种基于最大熵估计的支持向量机概率建模方法.针对传统的支持向量机方法不能提供后验概率的输出问题,从信息熵的角度采用最大熵估计方法,直接对支持向量机输出进行后验概率建模.实验结果表明,与同类算法相比,所提出的基于最大熵估计的概率建模方法具有优良的性能. 张翔 肖小玲 徐光祐关键词:支持向量机