基于pillar grid三维地质体表面模型提取算法

在油气勘探开发过程中,三维地质建模技术应用越来越广泛。pillar grid是目前主流三维地质建模软件应用的结构化网格,提供储层流体流动的描述方法。如何更加直观地展示地质体构造形态,将地质体网格数据中三维地质体表面模型提取出来在地质建模中具有较高的应用价值。因此,提出一种三维地质体表面提取算法,对基于pillar grid三维地质体数据进行解析,提出其表面模型来辅助计算机可视化展示。该算法主要包含基于pillar grid无断层三维地质体表面模型提取算法和带有复杂断层三维地质体表面模型提取算法两部分。通过实际的三维地质体模型数据进行算法验证,证实该算法能够较好地实现基于pillar grid复杂三维地质体表面模型提取功能,满足实际需求,具有应用价值。

全定制电路功能模型提取的若干新算法

开发了一个全定制电路功能模型自动提取工具——TranSpirit,并提出了一些关键算法.其中,串并压缩算法解决了存在辅助预充管或者分叉结构情况下串并压缩不彻底的问题;动态电路提取算法只需要对上拉网络和下拉网络的逻辑进行分析,就可以准确地提取动态电路的类型和结构信息.此外,提出了一种通用的三态门分析算法,可以处理各种复杂的三态门结构.采用逐级推进的方法,实现了一种更为高效的传输管电路分析算法.实验结果表明,TranSpirit可以处理微处理器设计中的各种常用电路,具有很高的模型提取速度.

航空序列图像的特征模型提取及追踪

针对航空序列图像中模型没有任何先验知识且图像中的景物在不断刷新的情况 ,首先将图像分割成独立的区域 ,利用改进的 Canny算子提取分割区域所包含的边缘 ,同时提出了区域特征比较因子 ,在此基础上给出了有效的特征模型提取和追踪方法 ,并分析了如何通过特征模型在航空序列图像中的移动来估计无人飞行器的飞行轨迹。通过对实际拍摄到的航空序列图像进行分析 ,表明本文的方法是有效的 ,对由航空序列图像的分析来估计无人飞行器的飞行轨迹提供了良好的基础。

基于特定SoC的软核IP快速硬核化及模型提取方法

本文根据SoC设计中对部分软核IP在布局布线上的特殊时序要求,提出一套有别于非独立的、基于特定SoC系统设计的软核IP快速硬核化和模型提取方法,有效地提高了SoC设计的效率和质量。

飞行器线性模型提取方法研究

飞行器线性模型是制导与控制系统设计的基础,传统建模方法是利用公式推导,求解力和力矩的导数,确定小扰动方程的系数。文中从工程实际出发,提出了一种基于飞行器非线性模型利用配平系统直接提取飞行器线性模型的新方法。介绍了该方法的原理和实现技术,与传统建模方法大不相同,大大提高了工作效率。

“模型储存”向“模型提取”转化的复习教学

传统的物理计算题复习教学大多是＂情景—模型＂即从情景中构建物理模型,该复习模式难以满足学生对新情景问题的解决策略需要,教师必须革新自己的理念,不断改变教学方法,结合学生实际,尝试从＂模型储存＂向＂模型提取＂转化的物理复习教学,即＂模型—情景—模型＂,简单地说让学生提取模型,以模型还原情景,再从情景中构建模型,厘清情景、模型的来龙去脉,实现复习效益最大化.

一种基于数据增强的科技文献关键词提取模型

[研究目的]科技文献关键词提取研究具有重要价值,目前研究中关键词提取方法存在较大误差且只能提取文本中的关键词,难以根据深层语义信息提炼出更符合文本核心主旨的词语。本研究针对关键词提取对上下文隐含语义挖掘不足导致的局限性和重点信息关注不足问题开展研究。[研究方法]提出一种基于数据增强的关键词提取模型(GPT-2 BiLSTM Mul-Attention,GPBA),通过语言模型进行数据增强,并结合BiLSTM+Mul-Attention提取模型进行多特征语义信息融合理解。[研究结论]实验结果表明,基于数据增强的关键词提取模型GPBA总体表现优于其他基线模型,并且能更精确地凝练和提取文本中的关键词。

基于多阶段特征提取的鱼类识别研究

鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。

地形因子流程化提取的模型描述与方法研究

将工作流思想引入到地形因子的提取中,应用可扩展标记语言(extensible markup language,XML)对地形因子流程化提取过程进行建模描述与方法研究。通过对地形因子提取过程中数据流转关系和数据输入与输出、参数执行、因子模型与驱动执行的结构化组织与描述,形成一套适用于地形因子流程化提取的模型和建模方法。在基础地形因子提取算法的基础上,采用分辨率为5 m×5 m的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,对实验区域的地形因子进行全自动流程化提取验证。同时,应用该模型对实验区域的河网进行提取,均取得了良好效果,表明该模型具有较强的普适性与可扩展性。

基于大数据分析的电网窃电行为特征自动提取模型

目前研究的电网窃电行为特征提取方法数据挖掘能力较差,导致反窃电甄别效果不理想。为了解决上述问题,提出了基于大数据分析的电网窃电行为特征自动提取模型。建立大维随机矩阵,对数据进行预处理,实现反窃电甄别,并完成输出反馈控制。通过线损识别、台区识别、窃电嫌疑判断实现特征识别,利用滑动窗口提取视在功率、三相电压不平衡率、三相电流不平衡率和功率因数等特征参数,分析是否存在异常。实验结果表明,基于大数据分析的电网窃电行为特征自动提取模型能够有效确定特征值平均谱,精准地实现发窃电信息甄别。

一种存储系统性能模型的提取方法及模型应用

存储系统性能模型的获取对于存储系统设计、系统管理以及系统性能评价等相关领域的理论研究和工程实践均具有极为重要的意义.相对于常规的分析建模方法,本文提出了一种基于运行时特征的存储系统性能模型提取方法,该方法依据I/O负载的运行时特征和系统性能,借助多元回归分析理论,在线提取系统的性能模型.实验结果表明文中方法所获取性能模型具有较高的精确度,同时还实验证实了所提取性能模型在存储管理领域性能预测和what-if分析两个重要问题场景下的实用性和有效性.

多元数据分析与遥感矿化蚀变信息提取模型

蚀变矿物的光谱行为造成了蚀变岩的光谱特征。利用典型岩石的多元数据分析,可以对蚀变矿物成份和光谱数据之间的关系作出定性和定量评价,进而建立遥感矿化蚀变信息提取模型。笔者利用青海某金多金属矿化区典型岩(矿)石样品的野外实测波谱数据和化学分析数据,进行了基于多元数据分析的遥感矿化蚀变信息提取模型研究,建立的比值组合线性回归模型较之单一比值方法具有更好的应用效果。

青藏高原典型植被生长季遥感模型提取分析

物候变化是衡量全球气候变化最直接、敏感的指示器,针对青藏高原这个独特地域单元上特殊的高寒植被进行关键物候期遥感提取模型及植被物候时空变化的研究具有重要的意义。本文首先以反距离加权空间插值算法与Savitzky-Golay滤波算法相结合的数据重建模型获得高质量2003-2012年青藏高原MODIS归一化植被指数(NDVI)数据。在此数据基础上,分别利用动态阈值法、最大变化斜率法、logistic曲线拟合法3种遥感植被生长季提取模型,对青藏高原地区两种典型植被的生长季(SOS生长季开始期,EOS生长季结束期,LOS生长季长度)进行提取。通过对3种模型提取结果的对比分析,并结合日均温模型对提取结果的验证发现,动态阈值法为青藏高原地区典型植被生长季的最优遥感提取模型。该模型对近10 a的高分辨率典型高寒植被物候参量的反演及时空变化特征分析表明,受青藏高原水热及海拔梯度的影响,青藏高原植被物候变化呈现出从东南向西北的空间分异规律,随春季温度的升高,近10 a来青藏高原高寒草地总体呈现生长季开始期(SOS)提前(0.248 d/a)的趋势。

高光谱土壤多元信息提取模型综述

高光谱土壤多元信息提取模型的精度与光谱学在这一领域未来能够发挥的作用直接相关。在列举土壤样品制备、理化成分测定和土壤光谱数据获取标准技术的基础上,总结了目前适用于土壤光谱处理的异常筛选、平滑去噪、重采样、变换和定量化方法。对偏最小二乘法、主成分分析和多元逐步回归法等8种建模方法进行了对比,分析了各类方法的建模针对性。按照有机质、水分、盐渍化、重金属和其它成分分类归纳了目前取得良好应用效果的多种光谱信息提取模型,并对比了每个模型的信息提取精度。光谱所指示的信息,不仅能够为土壤成分提供快速指示信息,而且在实测数据基础上所建立的信息提取模型,是软件研发、仪器研发和土质评价等工作的理论基础。

基于上下文语义的恶意域名语料提取模型研究

针对目前基于白名单过滤技术在海量文本中恶意域名提取的漏报、误报等问题,提出了一种基于上下文语义的恶意域名语料提取模型。该模型分别从恶意域名所在语句的上下文单词、短语进行语义分析,并利用自然语言处理技术自动生成描述恶意域名的语料。通过该模型对公开的APT(Advanced Persistent Threat)分析文档数据提取了大量恶意域名语料数据。利用安全博客文章数据并结合基于随机森林算法的机器分类模型对论文提取的恶意语料的有效性进行了验证。

花意文化产品设计因子提取模型与应用研究

在旅游文化创意产品设计中,如何继承传统并合理创新是文化传承的关键。其中文化设计因子的提取因其模糊性和感性化成为难点。针对花卉旅游文化产品设计开发,引入花意文化概念,通过构建花意文化产品设计因子提取模型,采用定性和定量相结合的方法,从形态、色彩、花语3个方面提取设计因子,建立了花意文化设计因子空间,并详细讨论了各个因子的分析、提取、检验算法;运用层次分析法构建各因子间的层次结构及判断比矩阵,计算各因子的贡献率,构建完整的花意文化产品设计因子提取模型算法。将该模型应用在牡丹文化创意设计,结果表明该模型提取设计因子可行、有效。

倾斜摄影三维模型实体提取和动态表达的技术研究

倾斜摄影三维模型能够真实地反映地物的外观、位置、高度等属性,并使数据具备精确的地理信息,增强了数据的三维真实感。针对倾斜摄影测量技术生成的三维模型"一张皮"特点,破解数据的应用短板,文章基于倾斜摄影模型数据处理和在线可视化技术,在实体提取和动态表达两个层次展开技术方法研究。在实体提取方面,结合既有的矢量线划数据,实现实体模型自动化物理分割技术;在动态表达方面,利用倾斜模型多细节层次和矢量切片按需加载,实现场景的动态单体化表达技术,为倾斜摄影成果的应用提供新方法和思路。

多航班多行李提取模型

为了解决枢纽机场航站楼旅客行李认领区的拥挤状态,提高行李认领效率,分析了静态行李提取模型的不足,以现有单航班单行李认领动态模型为基础,考虑了一条行李转盘可同时处理多个航班的行李,同一旅客交运的多件行李不能保证同时到达目的地机场的行李转盘的实际情况,提出了多航班多行李提取模型,分析了不同需求下的行李提取区拥挤状态。分析结果表明:在单航班单行李条件下,有约9 min旅客密度超过了1.0人·m-1,行李提取服务水平低于E级,在多航班多行李条件下,有约8 min旅客密度超过0.6人·m-1,服务水平达不到C级,因此,新模型分析效率高。

基于CCD工艺的模型参数提取测试图形设计

介绍了一套基于CCD工艺的模型参数提取用测试图形(Testchip)设计方法。该Testchip的设计充分考虑了CCD工艺特征、中测测试条件、CCD放大器特性等各种关键因素,并在对应的工艺线进行流片,得到了完整的测试数据。

基于笔画段分割和组合的汉字笔画提取模型

1.介绍 在过去的几十年中,学术界提出了大量的汉字手写体离线识别技术.这些技术主要可以分为两类,一类是基于整体形态的识别技术,如中心投影变换等;另一类是基于笔画和字根的识别技术.