基于U-Net和CNN深度学习求取地质属性建模变差函数参数

在油气藏地质属性建模中,变差函数的求取尤为关键,一般是通过拟合实验变差函数求取变程、方位角、基台值等参数的方式获得,但当研究区内样本点数量过少时,实验变差函数拟合效果较差,从而影响属性建模质量。为了克服传统方法的不足,最大限度地利用空间数据,文中提出一种基于U-Net和CNN网络求取变差函数参数的新方法:以孔隙度属性建模为例,首先选用球状模型并利用序贯高斯模拟(SGS)算法模拟生成多组孔隙度模型,以所得孔隙度平面模型抽取的数据点为基准构成样本集;然后采用U-Net进行孔隙度模型重构,保证孔隙度分布的空间相关性;最后利用CNN对样本集进行深度学习,从而建立求取变差函数的模型。实际应用表明,利用所提方法取得的主变程方位角与通过实验变差函数拟合求取的方位角仅相差1.52°,与沉积微相展布方向一致,得到的主次变程与实验变差函数非常契合,证明求取的变差函数结果可靠。同时,该方法简化了地质建模工作流程,减少了求取实验变差函数主观性,降低了研究区内样本点数量的局限性,为变差函数的预测提供了一种新的思路。

基于Λ-有界变差函数的性质研究

主要研究了Λ-有界变差函数的性质,讨论了Λ-有界变差函数与有界变差函数的联系.同时,将本性变差的概念推广到了Λ-本性变差,并给出了相关结果的证明.

基于深度学习的变差函数自动拟合方法研究

变差函数是量化空间相关性的重要工具,现有变差函数拟合方法存在拟合结果不稳定现象。针对现有方法的不足,本文提出一种基于深度学习的变差函数自动拟合方法,以提高自动拟合的精度与稳定性。实验变差函数的拟合本质是一种非线性优化问题,即实现实验变差函数与理论变差函数之间的匹配度最优化。新方法采用多组参数值不同的理论变差函数生成大量训练数据集并进行深度神经网络训练学习,最后采用训练模型完成实验变差函数自动拟合。多组实验结果表明,基于深度神经网络的强大拟合能力,新方法拟合稳定性、计算效率均优于最小二乘法,为地质统计学中变差函数自动拟合提供了新思路。

基于自适应加权增强总变差的CT偏置扫描重建算法

基于降低设备制造成本或辐射剂量等目的,计算机断层成像(Computer Tomography,CT)中的一个实际需求是以有限的探测器尺寸来获得更大的视野(Field of View,FOV),通过将探测器放置在横向偏移位置可以有效的扩大FOV。然而,常规的重建算法无法精确重建偏置投影数据,针对这一问题,本文提出了一种基于自适应加权增强总变差最小化的偏置重建模型及CP(Chambolle-Pock)求解算法。具体来说,构建自适应加权增强总变差范数作为正则项,其中自适应权重根据局部增强梯度自适应调整权值,进而设计了一种基于自适应加权增强总变差最小化的偏置重建模型(Weighted Adaptive-weight reinforced Total Variation,WAwrTV),并推导出了相应的CP算法。实验结果表明,所提算法能有效的重建偏置投影数据并提高重建精度,且具有良好的抗噪性能。

大直径薄壁结构强度变差系数研究现状与展望

本文以受压屈曲失效薄壁加筋结构为对象,综述了仿真预估强度变差系数相关技术。梳理了影响结构强度不确定性设计参量及其测量、统计表征方法;针对薄壁结构屈曲强度受初始几何形貌影响显著问题,调研了考虑初始几何等缺陷的高精度有限元仿真方法;为实现薄壁结构承载能力高效打靶计算,研究了常用代理模型构建相关技术及其适用情况。并针对目前薄壁加筋结构强度变差仿真预估解决方案的局限性,提出了相应解决途径及技术展望。

基于结构张量全变差的CT图像去噪算法

在计算机断层成像过程中,为了降低辐射剂量,往往采用稀疏角度投影数据,滤波反投影重建算法(Filtered BackProjection,FBP)具有重建速度快的优点,但在稀疏角度情况下重建得到的图像中存在较严重的条状伪影。针对此问题,该文研究采用基于结构张量全变差(The Structure tensor Total Variation)CT图像后处理去噪算法,该文中简称该算法为FBP-STV算法。为了验证该算法的可靠性,该文用2类模型进行数据仿真实验,并与FBP算法、截断全变分2类算法进行比较,实验结果表明,该文研究的FBP-STV算法,去噪效果相对较好,图像质量相对较高。

一类固定时刻脉冲微分系统的Φ-变差稳定性

本文借助Φ-有界变差函数理论,以及一类不连续系统的Φ-有界变差解的稳定性理论,讨论了一类固定时刻脉冲微分系统的Φ-变差稳定性,给出了该类脉冲微分系统的Φ-变差稳定、Φ-变差吸引以及渐近Φ-变差稳定的定义,建立了该类脉冲微分系统Φ-有界变差解的Φ-变差稳定性和渐近Φ-变差稳定性的Lyapunov型定理.

Hormander型多线性奇异积分的变差不等式

本文研究关于Hormander型多线性奇异积分的加权变差不等式问题.利用极大函数控制法结合Lipschitz函数的性质,证明了满足Hormander型多线性奇异积分与Lipschitz函数生成的交换子在加权Lebesgue空间以及加权Morrey空间上的变差不等式.

齐次线性常微分方程有界变差解的稳定性

利用Henstock积分和Lyapunov函数,讨论了齐次线性常微分方程有界变差解的稳定性,建立了有界变差解的变差稳定性和变差渐近稳定性的Lyapunov型定理.

随机建模中变差函数的敏感性研究

变差函数是随机建模中最重要的参数,它决定随机模拟结果中砂体的空间展布、储集层的物性和砂体的体积。在详细解剖M油田的砂体几何形态的基础上,对比分析球模型、指数模型和高斯模型的计算结果,3种模型计算的变差函数长变程误差15％,短变程误差25％,方向也不一样;同时运用不同模型计算的砂体体积亦有较明显的差别:砂体越发育,砂体连通性越强,不同模型计算的砂体体积相差越小;砂体越不发育,砂体连通性越差,不同模型计算的砂体体积相差越大。通过对变差函数的应用改进,提出空变变差函数的概念,即平面上变差函数是变化的,应用空变变差函数计算结果提高了随机建模的可靠程度。

基于符号收益和跳跃变差的高频波动率模型

基于符号收益率的视角,对现有的HAR-RV类及其跳跃扩展模型进行相应分解,构建新型的HAR-RV类波动率模型.进一步,结合符号收益和不同的跳跃识别检验方法,提出了包含符号跳跃变差的HAR-RV类模型,并利用样本外滚动窗预测技术和"模型信度设定"(MCS)检验法评价了各种新旧HAR-RV模型对我国沪深300股价指数波动的预测能力.结果表明:基于C_TZ跳跃识别检验的符号跳跃变差能显著改善波动率模型的短期预测能力,但在中长期波动预测时,符号跳跃变差未能明显提升HAR-RV类模型的预测精度;新提出的HAR-S-RVTJ-TSJV模型和HAR-S-RV-TJ模型分别在对短期(未来1天)和中长期(未来5天和20天)的波动预测检验中,展现出了最高的预测精度.

一类不连续系统的Φ-变差稳定性

本文借助Φ-有界变差函数理论,讨论了一类不连续系统的Φ-有界变差解的稳定性,给出了该类不连续系统的Φ-变差稳定、Φ-变差吸引以及渐近Φ-变差稳定的定义,建立了Φ-有界变差解Φ-变差稳定性和渐近Φ-变差稳定性的Lyapunov型定理。该结果是对一类不连续系统变差稳定性定理的本质推广。

向量值函数的有界变差

向量值函数的有界变差与弱有界变差是等价的,强有界变差一定是有界变差的,反之不然.文中还指出强、弱有界变差的条件,及特殊情形下强、弱有界变差可以等价.

“已实现”双幂次变差与多幂次变差的有效性分析

近年来,基于金融高频数据的波动率研究成为金融学研究领域的热点,而有效性是衡量波动率估计量优劣的重要标准,本文对波动率估计量的新方法“已实现”双幂次变差和“已实现”多幂次变差的有效性进行了研究,得出“已实现”双幂次变差在一般条件下比“已实现”波动更有效的结论,并且证明了在一定条件下,“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,该波动率估计量的有效性越高.这一结论为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则.

变差函数球状模型的自动拟合与实现

根据变差函数的随机性和空间结构性,综合利用变差函数计算方法和加权线性规划拟合方法,分别拟合出各主要方向上的模型参数,再根据各向异性情况进行结构套合,实现了变差函数的计算及球状模型的自动拟合。针对样本中存在特异值的情况,算法中还提供了相对变差函数方法,有效地抑制了特异值对变差函数的影响,保证了球状模型拟合的精度。本算法在VC++6.0中实现,利用拟合出的模型,对样本区域进行插值得到网格文件,调用Surfer8.0绘制了等值线图。通过交叉验证和综合法验证,表明拟合度较高。

金融波动的赋权“已实现”双幂次变差及其应用

金融波动是金融研究中的热点问题。金融高频数据比低频数据包含了更丰富的日内收益波动信息,因此对金融高频时间序列的研究成为金融领域中备受关注的焦点。"已实现"波动是利用高频数据计算金融波动率的全新方法,目前在金融高频数据的研究中应用十分广泛,但它具有误差较大和不稳健的缺点,因此各种改进方法应运而生,其中"已实现"双幂次变差克服了"已实现"波动的不稳健的缺点。本文提出赋权"已实现"双幂次变差的概念,不但继承了"已实现"双幂次变差的稳健性,而且满足无偏性和最小方差性,通过理论证明和实证研究都表明其能够更准确的度量金融波动率。

测度微分方程的变差稳定性

利用广义常微分方程的稳定性理论,定义了测度微分方程变差稳定性和变差渐近稳定性概念,建立了测度微分方程的变差稳定性和变差渐近稳定性定理.

Kurzweil方程的Φ-变差稳定性

本文将Φ-有界变差函数理论与Kurzweil方程理论结合起来,首次给出了Φ-变差稳定性概念,讨论了Kurzweil方程Φ-有界变差解的稳定性,建立了Φ-界变差解Φ-变差稳定性和渐近Φ-变差稳定性的Ljapunov型定理。这些结果是对Kurzweil方程有界变差解变差稳定性的本质推广。

变差函数在遥感图像处理中的应用

遥感的空间信息反映一定范围内像元在空间上的关系，空间结构变化代表一个局部区域中各像元之间光谱辐射能量的关联状态或图像灰度变化，利用空间信息来开拓图像分析技术将获得遥感目标很高的正确识别率。变差函数是联系遥感目标和图像中空间变化特征的有用工具，实验变差函数的计算结果揭示了遥感目标种类与变差图之间的定量化空间关系。

基于相对总变差与自适应阈值分割的织物疵点检测算法

在纺织领域,织物疵点智能检测一直是亟须解决的难题之一,为了对织物疵点进行自动检测,提出基于相对总变差模型与自适应阈值分割的织物疵点检测算法。该方法选用中值滤波降噪,然后通过相对总变差模型增强织物疵点,抑制织物背景纹理,接着对疵点增强图像的灰度直方图进行分析,利用迭代的自适应阈值分割疵点,得到二值图像。经对多种类型疵点图像进行测试分析,此算法能增强疵点并有效分割,有较好的检测结果。