叠前非局部平均滤波压制随机噪音

非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.

基于K-Means聚类分析法的大数据环境下电商精确营销策略

通过对陇南农产品电商销售大数据的挖掘分析,用回归分析找到商品收藏量与销售量的相关程度,利用K-Means聚类算法对商品的特征进行聚类分析。以特征分析为基础,从时令商品预售、价格层次、智能推送、直播带货和物流配送五个方面为陇南农产品电商销售制定出更为高效的营销策略。

基于神经网络的校园网络流量预测

校园网络要实现有效管理及维护,选择最优的网络QoS控制策略是十分必要的。通过对基于神经网络预测模型的分析,利用人工蜂群算法对其参数进行训练,建立了一种优化的ABC_RBF网络流量预测模型,并对网络流量数据采集及分析,实现了网络流量的量化预测,从而为校园网的管理决策提供依据。

链式存储结构上冒泡排序算法的研究与实现

线性表上进行的冒泡排序法是一种较简单的内部排序算法,计算机工作者经常研究和讨论顺序表中冒泡排序算法的实现及其改进,很少研究冒泡排序法在链表上的实现.文中讨论了冒泡排序在单链表上和静态链表上的算法及实现过程.最后分析了算法时间复杂度和空间复杂度.

大数据背景下的精准扶贫模式创新探讨——以陇南为例

大数据背景下的精确扶贫模式应用,对提高陇南的精确扶贫管理工作效率及有效性意义重大。本文对陇南精确扶贫现状和存在的问题进行了有效分析,并针对陇南的地域特点,充分利用大数据平台,对大数据信息技术在精确扶贫方面发挥的实际作用及陇南扶贫管理现状等做进一步研究,提出具有陇南特色精准扶贫的模式与途径,对当前扶贫攻坚工作的开展提供实际的参考依据。

大数据背景下的陇南农村电商发展策略研究

目前,我国电商企业发展趋势良好,文章基于此分析农村电商如何有效应用大数据发展经济,论述陇南农村电商的发展现状,分析电商发展中存在的问题,以此提出将大数据分析应用于陇南电商的发展,提升陇南农村电商发展水平,带动经济健康有效发展。

大数据环境下电商销售行为与营销研究--以陇南农产品为例

陇南是我国最早一批通过电商销售与营销实现大面积脱贫的地区之一,充分利用电商独特的优势,因势利导,扬长避短,探索形成了农村电商发展经济的专属名词“陇南模式”。在这样的模式下农户通过政府扶持,把当地农产品通过网络平台面向全社会进行销售,实现农产品的高效率变现,带动本地经济的发展,探索出现代新农业发展的一条重要途径。通过研究陇南农产品电商销售行为与营销的现状,找出存在的不足,并就如何利用大数据对于不足进行优化,实现精准营销。

微博垃圾评论检测与预处理技术

针对发表在微博上评论信息的特点,尤其是那些广大网民用户不愿看到的垃圾评论信息进行了深入研究.归纳了网络上垃圾评论的存在形式和类型,将垃圾评论分为社会网络垃圾评论和普通垃圾评论.为了有效地检测与过滤微博中评论垃圾,提出了一种微博垃圾评论数据预处理的过程和方法,将预处理后的评论信息作为分类和检测的基础.

云存储数据缩减技术研究

基于云计算应用中的云存储技术,使数据存储变得安全可靠和易管理。在云存储技术数据存储的过程中,不仅考虑数据读写的速度,还得处理数据存储效率,以便满足当前海量信息存储的需求。云存储中的数据缩减技术可以缩减数据信息量,提高存储的效率,满足数据存储急剧的要求。通过对几种数据缩减技术进行比较研究分析,探讨了对数据处理后存储的效率以及每项技术发展状况,为用户选择云存储数据缩减技术提供有力的参考。

基于云端的认证系统方案研究

主要介绍云计算大规模计算和存储的能力,在云端实现认证系统的部署。充分应用了云计算大规模计算和存储的能力,满足了认证系统用户量大、认证和存储需求大的要求,为认证系统的安全性、可靠性、高性能、实时性提供了有力的保障。

检索质量评价标准的研究与实例分析

随着web2.0进一步推广与应用,广大用户通过网络查询所感兴趣的信息时都要借助搜索引擎来实现,但在搜索结果中有些是与用户所查询的信息相关的,有些信息是无关的,那些无关的信息在一定程度上影响了用户的搜索体验。通过对精确率与召回率等指标与实例的分析,在搜索系统推出结果之前,对性能进行测评,如果效果不够理想,则重新研究设计和改进搜索技术,以期达到理想的搜索性能。

基于顺序表的集合的交与并运算

讨论了集合的交和并运算.用数据结构的基本思想,设计了集合的顺序存储结构,研究并实现了在此结构上集合交和并运算的算法,最后分析了算法的时间复杂度和空间复杂度.

不相交集合的表示与基本操作的实现

集合是数据的逻辑结构中最基本的一种类型,包含的数据元素之间各关系相对其他数据类型简单明了.对于多个集合交运算结果为空的不相交集合,可以通过不同的形式来表示它的存储结构.使用链表和森林的方式来表示不相交集合的存储结构,并在不同表示方式下对涉及到的一些基本操作进行分析讨论,有利于人们在实际应用中提高数据处理效率.

复杂山地层析反演静校正新方法及应用

中国中西部前陆盆地油气资源丰富,但复杂的近地表结构及难以辨识的初至导致静校正问题异常突出,这已成为制约前陆盆地地下构造准确成像的一大瓶颈。为了解决这一问题,本文提出了一种复杂山地层析反演静校正方法:首先基于小波变换和Lipschitz指数获取有效初至信号并采用相关算法拾取准确的初至,然后基于BP神经网络和LSQR的双尺度反演算法求解精细的近地表速度模型,最后计算精确的静校正量。将该方法应用于塔里木库车克深地区实际地震资料,结果表明该方法有效提高了复杂山地的静校正精度。

二项堆数据结构分析和基本操作的实现

二项堆是数据结构中的基本结构,在设计开发中有着广泛的应用.在对二项堆的定义、节点结构以及实现二项堆几类基本操作理解的基础上,分析了数据结构的性质和特点.

GeoEast井控地震资料处理效果分析

为落实塔里木盆地ZG地区的储层发育特征和油气分布规律,实施高效开发,急需改进地震处理方法,提高该区地震资料品质。本文结合GeoEast软件特点,在ZG地区应用VSP井控地震资料处理技术,包括井控真振幅恢复、井控反褶积、井控反Q滤波等。井控处理的成果表明:目的层奥陶系鹰山组顶面反射连续性有较大提高,保幅性好,分辨率高。

高保真高信噪比地震资料的获取方法

以检波器组合为例,通过射线追踪模拟,揭示了组合基距和炮检距变化与反射波波形特征和信号频谱的关系,讨论了组合基距变化对信号保真度和分辨率的影响。利用波动方程正演,对比分析了组合基距变化对小断层和砂岩尖灭的成像结果,说明常规检波器组合对小尺度地质目标存在平均效应,会降低横向分辨率。结合实际资料分析,进一步说明常规检波器组合方法获得的地震记录是非保真的,对有效信号造成极大的伤害,地震分辨率降低明显。因此常规的组合压噪方法是不科学的,应该先保真原始地震道信号并保证适度能量,然后在数据处理中去噪、提高信噪比。由此提出的一点法地震技术获取的地震资料具有高保真、高信噪比、高分辨率的特点,在苏里格气田开发的多个区块中取得了很好的应用效果。

基于岩石物理分析的致密砂岩流体检测方法研究

在致密砂岩气藏的勘探中,利用地震属性检测流体对致密砂岩气藏的高效开发显得尤其重要。由于地震是岩性、孔隙度、流体等地质因素的综合响应,因此优选敏感流体属性至关重要。从苏里格气田西区某区块为例,从基础岩石物理数据出发,优选出了适合致密砂岩岩石物理模拟的岩石物理模型。系统研究了储层弹性参数与岩石岩性、孔隙度、含气饱和度变化的关系;并通过多变量正演模型筛选出对流体敏感的属性。研究表明:采用Brie模型对Xu-White模型进行改进后更适合致密砂岩储层的岩石物理模拟,利用地震数据检测含气饱和度是可行的,应用P+G属性能够较好的预测致密砂岩的含气饱和度。所采用的思路与方法,对其他类型的气藏检测方法优选具有较好的借鉴意义。

滴西火山岩区地震成像关键技术

新疆滴西火山岩气藏油气资源丰富,但地表条件复杂、地下火山岩储层埋藏深、内幕结构复杂、非均质性强,原始地震数据品质差,静校正问题突出,速度分析困难,火山岩精细成像难度大。应用GeoEast处理系统建立了能满足滴西火山岩成像需求的地震数据处理流程:通过双尺度层析反演静校正和地表一致性剩余静校正方法结合解决突出的静校正问题;通过精细叠前预处理获得高品质的叠前地震数据;通过井控扫描速度分析获得高精度的地震成像速度。最终获取了高质量的成像成果,为火山岩储层预测提供了可靠的数据基础。