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聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法
被引量:
4
1
作者
苏清华
胡中波
熊一能
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第23期41-43,78,共4页
针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、...
针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较。
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关键词
聚类分析
差分演化算法
模拟退火算法
自适应技术
K-均值聚类算法
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职称材料
地面多分量地震数据P/S波分离的深度学习方法
2
作者
黄河
王腾飞
+2 位作者
程玖兵
熊一能
朱峰
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1205-1219,共15页
多分量地震记录P/S波分离是多波地震数据处理的关键技术环节.常规方法大多依据两种波模式视速度或偏振特征的差异,基于信号分析或偏振投影实现模式解耦.在许多实际的地震-地质条件下,这些基于信号特征假设或表层参数模型的P/S波分离方...
多分量地震记录P/S波分离是多波地震数据处理的关键技术环节.常规方法大多依据两种波模式视速度或偏振特征的差异,基于信号分析或偏振投影实现模式解耦.在许多实际的地震-地质条件下,这些基于信号特征假设或表层参数模型的P/S波分离方法往往不太有效.为此,本文将各向同性介质条件下的地面多分量地震数据P/S波分离视为非线性的逐点预测问题,借助深度神经网络强大的特征提取能力进行求解.以国际标准模型为基础,提出了创建弹性参数样本库和P/S波分离标签数据集的有效方法.实验表明,丰富的训练样本保证了深度神经网络的泛化性能,在测试数据体上取得了明显优于经典的偏振投影分离方法的处理效果,而且摆脱了对表层介质参数的依赖性,为多分量地震数据反射PP波和PS波成像提供了有效的技术支撑.
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关键词
多分量地震勘探
P/S波分离
深度学习
卷积神经网络
数据增广
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职称材料
一类矩阵的秩恒等式
3
作者
黄弘
熊一能
《孝感学院学报》
2010年第3期20-22,共3页
利用计算不为0的特征值的个数来计算矩阵的秩,得到一类矩阵秩的几个矩阵秩恒等式,并给出它们的应用。
关键词
矩阵秩
Sylvester公式
Frobenius公式
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职称材料
题名
聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法
被引量:
4
1
作者
苏清华
胡中波
熊一能
机构
孝感学院数学系
华中科技大学数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第23期41-43,78,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)No.2004CCA02500
国家自然科学基金No.60572015
+1 种基金
武汉市科技攻关项目(No.200770834318)
湖北省教育厅优秀中青年人才项目(No.Q200726003)~~
文摘
针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较。
关键词
聚类分析
差分演化算法
模拟退火算法
自适应技术
K-均值聚类算法
Keywords
cluster analysis
differential evolution algorithm
simulated annealing algorithm
self-adaptation
k-means cluster algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
O213 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
地面多分量地震数据P/S波分离的深度学习方法
2
作者
黄河
王腾飞
程玖兵
熊一能
朱峰
机构
页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室
中国石化弹性波理论与探测技术重点实验室
同济大学海洋与地球科学学院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1205-1219,共15页
基金
国家自然科学基金项目(42074157)
上海市自然科学基金面上项目(22ZR1465200)
中国石化弹性波理论与探测技术重点实验室开放基金(33550000-22-ZC0613-0289)联合资助。
文摘
多分量地震记录P/S波分离是多波地震数据处理的关键技术环节.常规方法大多依据两种波模式视速度或偏振特征的差异,基于信号分析或偏振投影实现模式解耦.在许多实际的地震-地质条件下,这些基于信号特征假设或表层参数模型的P/S波分离方法往往不太有效.为此,本文将各向同性介质条件下的地面多分量地震数据P/S波分离视为非线性的逐点预测问题,借助深度神经网络强大的特征提取能力进行求解.以国际标准模型为基础,提出了创建弹性参数样本库和P/S波分离标签数据集的有效方法.实验表明,丰富的训练样本保证了深度神经网络的泛化性能,在测试数据体上取得了明显优于经典的偏振投影分离方法的处理效果,而且摆脱了对表层介质参数的依赖性,为多分量地震数据反射PP波和PS波成像提供了有效的技术支撑.
关键词
多分量地震勘探
P/S波分离
深度学习
卷积神经网络
数据增广
Keywords
Multi-component seismic exploration
P/S separation
Deep learning
Convolutional neural network
Data augmentation
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
一类矩阵的秩恒等式
3
作者
黄弘
熊一能
机构
孝感学院数学与统计学院
出处
《孝感学院学报》
2010年第3期20-22,共3页
文摘
利用计算不为0的特征值的个数来计算矩阵的秩,得到一类矩阵秩的几个矩阵秩恒等式,并给出它们的应用。
关键词
矩阵秩
Sylvester公式
Frobenius公式
Keywords
rank of matrix
Sylvester formula
Frobenius formula
分类号
O151.12 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法
苏清华
胡中波
熊一能
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
4
下载PDF
职称材料
2
地面多分量地震数据P/S波分离的深度学习方法
黄河
王腾飞
程玖兵
熊一能
朱峰
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
一类矩阵的秩恒等式
黄弘
熊一能
《孝感学院学报》
2010
0
下载PDF
职称材料
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