基于神经网络的Mishrif组岩性测井识别方法.pdf

一种基于LSTM神经网络的测井岩性识别方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112989708 B (45)授权公告日 2022.04.19 (21)申请号 202110377717.8 G06K 9/62 (2022.01)

2023-06-07 约1.54万字 15页立即下载

基于改进的径向基函数神经网络的岩性识别方法及系统.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 113408699 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110665098.2 (22)申请日 2021.06.16 (71)申请人中国地质科学院地址

2023-06-19 约1.39万字 16页立即下载

基于粗糙集属性约简的卷积神经网络岩性识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361619 B (45)授权公告日 2022.01.04 (21)申请号 202110677523.X G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-16 约1.41万字 10页立即下载

基于卷积神经网络的手势识别方法.pptx 基于卷积神经网络的手势识别方法汇报人：2024-01-15 引言卷积神经网络基本原理手势识别数据集及预处理基于卷积神经网络的手势识别模型设计实验结果与分析结论与展望contents目录 01引言手势识别是实现自然、直观的人机交互方式的重要手段，可以应用于智能家居、智能车载、机器人等领域。人机交互在虚拟现实场景中，手势识别可以提供更加自然、真实的交互体验，如手势控制、手势导航等。虚拟现实对于肢体残障人士，手势识别可以帮助他们实现与计算机、机器人等设备的交互，提高生活质量。辅助残障人士手势识别的意义和应用目前，手势识别技术已经取得了一定的研究成果，包括基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方

2024-05-28 约3.73千字 29页立即下载

基于神经网络的岩性自动识别论文.docx 基于神经网络的岩性自动识别论文摘要：随着石油勘探技术的不断发展，岩性识别在油气勘探中扮演着至关重要的角色。传统的岩性识别方法主要依赖于地质专家的经验和实验室分析，效率较低且成本较高。近年来，神经网络技术在图像识别领域的应用取得了显著成果，为岩性自动识别提供了新的思路。本文旨在探讨基于神经网络的岩性自动识别方法，以提高岩性识别的效率和准确性。关键词：神经网络；岩性识别；图像处理；石油勘探一、引言（一）岩性识别在石油勘探中的重要性 1.内容一：岩性识别的基本概念 1.1岩性是指岩石的物理性质，包括岩石的成分、结构和构造等特征。 1.2岩性识别是油气勘探中的一项基础工作，通过对岩石特

2025-03-30 约3.4千字 8页立即下载

BP神经网络在测井解释不同岩性识别中的应用研究的中期报告.docx BP神经网络在测井解释不同岩性识别中的应用研究的中期报告这篇报告主要介绍了基于BP神经网络的测井解释不同岩性识别方法的实验研究和初步成果。具体内容如下： 1. 研究背景：传统的测井解释方法往往只能简单地识别出沉积岩层的总体性质，而难以针对具体的岩性进行区分。因此，基于人工神经网络的岩性识别方法受到广泛关注。 2. 实验方法：选择某油田的测井数据作为研究对象，将其分为训练集和测试集。采用BP神经网络模型，以阻抗、自然伽马、密度等5个测井曲线参数作为输入，以岩性为输出。 3. 实验结果：通过训练数据集，建立了BP神经网络分类模型，并利用测试集进行模型检验。结果表明，该方法在不同岩性的识别准确率方

2023-10-28 约小于1千字 1页立即下载

一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114782411 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210570202.4 G06K 9/62 (2022.01)

2023-05-14 约1.12万字 10页立即下载

基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络方法应用.pptx 基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络方法应用汇报人： 2024-02-07 引言测井数据与砂岩型铀矿异常识别 BP神经网络方法原理与模型构建实验设计与数据预处理 BP神经网络在砂岩型铀矿异常识别中的应用结论与展望 contents 目录引言 01 01 国内外学者在砂岩型铀矿勘探和测井数据处理方面取得了丰富的研究成果。 02 目前，BP神经网络在砂岩型铀矿异常识别方面的应用尚处于探索阶段。随着人工智能技术的不断发展，BP神经网络在砂岩型铀矿异常识别方面的应用前景广阔。 03 主要内容本研究旨在建立基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络模型，实现对砂岩型铀矿异常的准确

2024-07-01 约2.8千字 27页立即下载

基于卷积神经网络的彩椒白粉病精确识别方法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的彩椒白粉病精确识别方法 一、1.彩椒白粉病概述及识别需求分析 (1)彩椒白粉病是一种常见的植物病害，主要影响彩椒的生长和品质，严重时会导致作物减产甚至绝收。该病害由白粉菌引起，主要症状表现为叶片、茎蔓和果实表面出现白色粉末状物，随着时间的推移，这些粉末会逐渐变为灰色，严重时会导致叶片枯死，果实变形，严重影响彩椒的市场价值和消费者食用体验。 (2)彩椒白粉病的早期识别对于病害的控制至关重要。传统的病害识别方法主要依赖于人工观察，这种方法效率低下，且容易受到主观因素的影响，导致误诊率较高。随着图像处理和机器学习技术的发展，基于图像的病害识别方法逐渐成为研究热点。通

2025-01-22 约3.32千字 6页立即下载

基于改进卷积神经网络的人脸表情识别方法研究.pdf 目录摘要I ABSTRACTIII 第一章绪论1 1.1研究背景和意义1 1.2国内外研究现状3 1.2.1基于传统机器学习方法3 1.2.2基于深度学习方法7 1.3论文研究内容13 1.4论文的结构安排14 第二章深度学习与人脸表情识别相关基础15 2.1神经网络基本原理15 2.1.1反向传播算法15 2.1.2网络训练过程16 2.2卷积神经网络基本结构17 2.2.1卷积层17 2.2.2池化层18 2.2.3激活函数18 2.2.4全连接层20 2.3人脸表情识别基础理论知识20 2.3.1人脸表情识别特征提取方法20 2.3.2人脸表情分类23 2.3.3人脸表情数据集25 2

2025-03-07 约9.76万字 94页立即下载

一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，在智能语音助手、智能家居、车载系统等领域得到了广泛应用。语音识别技术的核心是语言模型，它能够对输入的语音序列进行概率分布，从而提高识别的准确性和效率。传统的语言模型大多基于N元文法，通过统计语言中的规则和概率来预测下一个词或短语。然而，随着语音数据的爆炸式增长，传统的N元文法模型在处理大规模数据时，计算复杂度和存储需求都呈现出指数级增长，这使得模型在实际应用中难以高效运行。 (2)为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广

2025-01-20 约2.95千字 6页立即下载

一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利] 第一章黄瓜病害识别方法概述黄瓜病害是影响黄瓜产量和质量的重要因素，据统计，全球每年因黄瓜病害造成的经济损失高达数十亿美元。黄瓜病害的种类繁多，常见的有霜霉病、白粉病、疫病等，这些病害在黄瓜生长过程中如得不到及时有效的控制，将严重影响黄瓜的品质和产量。传统的黄瓜病害识别方法主要依赖于人工经验，通过观察黄瓜叶片、茎蔓等部位的症状来进行判断。然而，这种方法受限于人工经验和主观判断，识别准确率不高，且效率低下。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像的黄瓜病害识别方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络（Convolutiona

2025-01-21 约2.04千字 4页立即下载

一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法.docx PAGE 1- 一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法 一、1.引言随着社会的快速发展，人们对安全、健康和便利性提出了更高的要求。在众多领域中，行为识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，在智能监控系统、人机交互、虚拟现实等多个方面展现出了巨大的应用潜力。特别是在智能监控系统领域，行为识别技术可以帮助识别异常行为，提高公共安全水平。然而，由于人类行为表现复杂多变，如何准确、高效地识别和分类行为成为了一个具有挑战性的课题。近年来，深度学习技术在行为识别领域取得了显著的成果。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks，GCN）作为一种新兴的深度学习模型，通过在图结

2025-01-21 约2.8千字 5页立即下载

基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法.doc 基于粒子群算法优化 RBF 神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法# 谭国金，刘寒冰，孙平一* 5 10 15 20 25 30 35 40 （吉林大学交通学院）摘要：针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，把该损伤指标作为输入数据，采用粒子群算法优化 RBF 神经网络来识别结构的损伤。最后采用一座 4×30m 异型连续箱梁桥损伤识别的数值模拟计算来验证所提出方法的可行性和有效性。关键词：桥涵工程；异型连续箱梁桥；损伤识别；应变模态中图分类号：U446.1 Damage Identific

2017-09-10 约7.44千字 6页立即下载

基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法.pdf 基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法 摘要：随着科技的不息进步，天气识别在交通、农业、气象猜测等领域起着至关重要的作用。本文提出了一种基于卷积 神经网络（CNN）与特征融合的天气识别方法。起首，我们依据天气图像的特征，提取出多个天气特征向量。然后，将这些特征向量输入到卷积神经网络中进行训练和识别。最后，使用特征融合的方法，将多个卷积神经网络的输出进行整合，提高识别准确率。试验结果表明，该方法在天气识别中具有较高的准确性和鲁棒性。 1.引言天气是人们平时生活中分外重要的信息之一。正确地识别天气对交通安全、农业生产和气象猜测等领域具有重要的意义。然而，由于天气的多样性和复杂性

2024-12-21 约3.49千字 5页立即下载