简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。
简介:Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。
简介:准噶尔盆地西北缘中拐地区火成岩孔洞-裂缝型(统称为裂缝)储集层评价及流体识别一直是录井工程中的难题。为解决这一难题,借鉴功指数比值研究成果,在阐述综合录井工程参数功指数识别裂缝原理的基础上,将该参数用于中拐地区火成岩储集层裂缝识别及评价。首先,探索火成岩储集层油气显示段功指数比值与测井视声波、视密度及测井孔隙度的关系,研究表明其相关性较好,为此依据测井评价标准建立功指数比值物性评价标准;其次,采用功指数比值与录井含油性参数建立了功指数比值-气测显示厚度比图板,该图板区分油气层与非价值层效果较好,解释符合率达84.4%,对当地两口近期完钻井的解释评价结论亦与试油结果相符,较好地满足了该地区火成岩裂缝储集层解释评价要求。
简介:相干属性是检测地下介质不连续性特征的主要参数之一,但倾斜地层会对相干属性产生干扰,故在计算相干属性时需要消除地层倾角的影响。传统的相干属性计算一般使用时域倾角扫描法来消除地层倾角的影响,但这种方法的精度受到采样间隔等因素的限制,并不能很好地消除地层倾角的影响。根据振幅谱具有不受地层倾角影响的特点,本文提出将预先定义的子数据体内的地震数据变换为振幅谱,再利用振幅谱构造协方差矩阵,协方差矩阵最大特征根与矩阵迹的比值作为子数据体中心点的相干值。利用振幅谱计算相干属性的方法能够较好地消除地层倾角的影响,而且可以使用不同频段的振幅谱计算相干体,具备多尺度相干体算法的特性。模型数据和实际地震数据的应用结果表明,振幅谱相干属性可以更好地消除地层倾角对相干属性的影响。