一种基于机器学习的船行波快速自动识别方法及装置.pdf

基于机器学习的沉积微相自动识别研究.docx 基于机器学习的沉积微相自动识别研究一、引言沉积微相分析是沉积学领域的一项重要研究内容，其目的是根据沉积物体的物理性质和结构特征来识别沉积环境的形成条件，对了解沉积盆地演化和油气勘探等具有重要作用。然而，传统的沉积微相分析方法往往需要专业人员的经验和知识，且过程繁琐、耗时。因此，如何利用现代技术手段提高沉积微相识别的效率和准确性，成为了一个亟待解决的问题。近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的沉积微相自动识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于机器学习的沉积微相自动识别方法，以期为沉积学研究和油气勘探提供新的思路和方法。二、研究背景及意义随着计算机技术的快速发展，机器学习在各个

2025-02-15 约4.68千字 9页立即下载

基于机器学习的沉积微相自动识别研究.pdf 摘要油气资源储层的勘探开发研究一直是石油行业的重要研究内容，而沉积微相分析作为储层研究中不可或缺的一部分，具有重要的理论和实践意义。沉积微相是岩石中特定沉积环境下形成的微观沉积单元，对储层性质和油气运移具有重要影响。传统的沉积微相识别主要依赖地质学家的主观判断和经验，存在着主观性强、效率低、一致性差等问题。通过决策树、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法的应用，可以实现对测井数据的高效分析和沉积微相的准确识别，为油气资源的勘探开发提供更可靠的技术支持。然而这些方法无法有效利用

2025-01-19 约10.58万字 73页立即下载

一种基于深度学习的机场出发层违章车辆自动识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821490 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202111642183.3 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-14 约1.58万字 15页立即下载

基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究.docx 基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究一、深度学习概述深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，让计算机自动学习数据中的特征和模式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，成为当前领域的核心技术之一。 1.1深度学习的发展历程深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代，当时科学家们开始研究人工神经网络。在随后的几十年里，神经网络经历了多次兴衰。直到20世纪80年代，反向传播算法的出现，使得神经网络的训练变得更加高效，神经网络再次受到关注。然而，由于计算资源的限制和数据的匮乏，神经网络在当时并没

2024-11-05 约6.63千字 14页立即下载

基于深度学习的织物纹理分类自动识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966637 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110301616.2 (22)申请日 2021.03.22 (71)申请人常州

2023-06-07 约8.65千字 7页立即下载

基于深度学习的织物花型分类自动识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966769 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110301643.X (22)申请日 2021.03.22 (71)申请人常州

2023-06-10 约9.18千字 7页立即下载

一种基于知识库的图像对象自动识别方法.pdf 刘旭花等 一种基于知识库的图像对象自动识别方法 一种基于知识库的图像对象自动识别方法 刘旭花孟祥增刘俊晓吴鹏飞山东师范大学传播学院 , 济南 , , 一摘要针对图像分析与对象识别的原理及图像数据的特征 , 采用数据库访问技术 , 提出了一种图像对象的 自动识别方法 首先建立对象视觉特征知识库 , 然后读取图像数据进行图像分析 , 通过相似度计算来确定各区域的对象名 , 最后将分析结果写入数据库 , 识别结果显示到界面上 , 从而实现数据库中图像对象的自动识别 实验结果表明了该方法的有效性。关键词图像分析对象识别知识库 · 一 , 一 , !

2017-03-31 约6.83千字 5页立即下载

一种基于视频流行为轨迹自动识别检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463705 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210116560.8 G06T 7/246 (2017.01) (22)申请日 2022.02.

2023-05-06 约5.73千字 6页立即下载

一种物料自动识别装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 210199773 U (45)授权公告日 2020.03.27 (21)申请号 20192

2023-08-22 约6.02千字 6页立即下载

一种片剂颜色自动识别装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 213398171 U (45)授权公告日 2021.06.08 (21)申请号 202022012338.2 (22)申请日 2020.09.15 (73)专利权人南京易亨制药有限公司

2023-03-07 约7.72千字 8页立即下载

一种透镜自动识别点胶装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114798317 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202110062414.7 (22)申请日 2021.01.18 (71)申请人广东海信宽带科技有限公司地址 5

2023-05-12 约1.1万字 10页立即下载

基于XGBoost的震相自动识别方法研究.docx 基于XGBoost的震相自动识别方法研究一、引言地震作为自然界中一种常见的地质灾害，其预警和监测对于保护人民生命财产安全具有重要意义。震相识别作为地震监测的重要环节，对于准确判断地震波的传播特性和地震参数具有至关重要的作用。传统的震相识别方法主要依赖于人工解译，然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究基于自动识别技术的震相识别方法显得尤为重要。本文提出了一种基于XGBoost的震相自动识别方法，旨在提高震相识别的准确性和效率。二、XGBoost算法概述 XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法，具有较高的预测精度和良

2025-02-13 约4.66千字 9页立即下载

基于多分辨率分割与机器学习的岩性自动识别研究.docx 基于多分辨率分割与机器学习的岩性自动识别研究摘要近年来随着遥感技术的迅速发展，遥感应用领域更加开阔，遥感技术作为一种先进的空间探测技术受到更多的重视[1]。在地质研究领域，应用遥感技术可以对不易实地调查的地区进行高效而不失准确性的研究。其中，利用遥感影像进行大范围自动岩性识别，是遥感应用过程中的关键技术。本文分别使用基于像元的机器学习分类方法和多分辨率分割（面向对象）的分类方法，对吉布提共和国AliSabieh地区使用Landsat-8影像进行了岩性自动识别研究。首先使用Gram-Schmidt变换方法对全色波段和多光谱波段进行融合，并对融合影像进行主成分分析，在第一主成分的基础上提取

2024-12-17 约3.08万字 44页立即下载

基于面向对象分割与机器学习的岩性自动识别——以吉布提地区为例.docx 基于面向对象分割与机器学习的岩性自动识别——以吉布提地区为例摘要近年来随着遥感技术的迅速发展，遥感应用领域更加开阔，遥感技术作为一种先进的空间探测技术受到更多的重视[1]。在地质研究领域，应用遥感技术可以对不易实地调查的地区进行高效而不失准确性的研究。其中，利用遥感影像进行大范围自动岩性识别，是遥感应用过程中的关键技术。本文分别使用基于像元的机器学习分类方法和面向对象分割的分类方法，对吉布提共和国AliSabieh地区使用Landsat-8影像进行了岩性自动识别研究。首先使用Gram-Schmidt变换方法对全色波段和多光谱波段进行融合，并对融合影像进行主成分分析，在第一主成分的基础上

2024-12-16 约3.07万字 45页立即下载

机器视觉与自动识别.pdf 机器视觉与自动识别 跟踪、追溯与控制解决方案 ?2015 Microscan Systems, Inc. 精确数据采集和控制解决方案迈思肯专注于精确数据采集和控制解决方案，是服务于众多行业的自动化和OEM客户的全球技术领导者。迈思肯成为全球技术领袖的三大原因数据采集与控制解决方案 (1) 我们的公司基于技术创新通过数据采集和控制解决方案，我们协助世界各地的生

2017-03-21 约2.97万字 20页立即下载