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基于阵列信息的二维轴对称电导率分布的有效反演方法 被引量:4
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作者 杨峰 聂在平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期135-137,130,共4页
本文基于实际工程应用中的阵列感应测井仪 (AIT)的测量信息 ,利用变分玻昂迭代法 (VBIM) ,在非均匀背景介质中来重构和反演地层的电导率剖面 .该方法基于非线性积分方程 ,利用变分方法来建立反演方程 .在反演迭代过程中 ,非均匀背景介... 本文基于实际工程应用中的阵列感应测井仪 (AIT)的测量信息 ,利用变分玻昂迭代法 (VBIM) ,在非均匀背景介质中来重构和反演地层的电导率剖面 .该方法基于非线性积分方程 ,利用变分方法来建立反演方程 .在反演迭代过程中 ,非均匀背景介质中的格林函数无须更新 ,与变形玻昂迭代法 (DBIM)相比其计算复杂性大大降低 .文中仅利用沿井轴的AIT响应对地层电导率进行反演 ,其结果表明 ,反演结果与真实地层电导率分布吻合的较好 . 展开更多
关键词 电磁逆散射 二维轴对称电导率分布 阵列信息
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数字阵列信息处理测向技术中的天线阵列
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作者 黄致中 《青岛远洋船员学院学报》 2001年第4期1-7,共7页
与信息处理技术相结合后的天线阵列,通过各阵元的相干接收机进行瞬时测量并经计算机作快速傅立叶变换处理,从而获得一个与天线真实辐射方向图相同,但却在空间并不切实存在的虚拟的数字式方向图,使测试信息量最佳、抗干扰能力最强。为实... 与信息处理技术相结合后的天线阵列,通过各阵元的相干接收机进行瞬时测量并经计算机作快速傅立叶变换处理,从而获得一个与天线真实辐射方向图相同,但却在空间并不切实存在的虚拟的数字式方向图,使测试信息量最佳、抗干扰能力最强。为实现这一数学方法测向,本文逐一分析了该阵列的多种选择型,使系统既有较高的信噪比,又能最大限度地消除影响测试精度的仰角模糊和多值性,以保证相干测向系统的性能。 展开更多
关键词 测向技术 天线阵列 数字阵列信息处理 虚波束 数字波束 多径干扰 DASP 空间方向图 按收机
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利用阵列多信息对大区域地层电导率的反演
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作者 张业荣 聂在平 +1 位作者 漆兰芬 张惕远 《计算物理》 CSCD 北大核心 1998年第3期67-76,共10页
提出利用变形玻恩迭代方法将阵列多信息用于实际大区域地层反演的新方法。该区域是由复杂的过渡带和没受泥浆侵入的原状地层组成的。该方法基于非线性积分方程,用正则化方法求出电导率分布。在迭代过程中,数值模式匹配法用于求解感应... 提出利用变形玻恩迭代方法将阵列多信息用于实际大区域地层反演的新方法。该区域是由复杂的过渡带和没受泥浆侵入的原状地层组成的。该方法基于非线性积分方程,用正则化方法求出电导率分布。在迭代过程中,数值模式匹配法用于求解感应的正演问题。一些数值模拟表明,利用阵列多信息能很好地对复杂地层进行成象,且成象结果与真实电导率剖面分布吻合得比较好。 展开更多
关键词 变形玻恩迭代法 阵列信息 地球物理测井 非线性积分方程 正则化方法
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基于阵列分布信息引导的密集目标检测算法
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作者 童浩 吴静静 安聪颖 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第10期209-219,共11页
针对工业场景下密集相似目标检测过程中,容易出现定位误差和伪目标等问题,提出一种基于阵列分布信息引导的密集目标检测算法。从密集目标图像中提取种子目标,根据目标阵列排布规则设计四方向搜索匹配策略,以种子目标的四邻域构建候选目... 针对工业场景下密集相似目标检测过程中,容易出现定位误差和伪目标等问题,提出一种基于阵列分布信息引导的密集目标检测算法。从密集目标图像中提取种子目标,根据目标阵列排布规则设计四方向搜索匹配策略,以种子目标的四邻域构建候选目标匹配区域,利用重索引算法更新目标位置索引,不断遍历实现所有目标的精确定位;针对相似目标检测困难的问题,在卷积神经网络前引入Transformer自注意力结构,提取样本间位置和类别的相关性特征,设计基于组图孪生卷积Transformer的分类网络,增强相邻目标图像结构化信息,实现密集相似目标的精确分类,最终完成稳健的目标检测任务。对大量密集目标图像数据集进行实验,结果表明,所提算法在精度上优于对比算法,检测分类准确率达到98.71%,可以完整提取目标并进行精确分类。 展开更多
关键词 目标检测 密集目标 阵列信息 四方向搜索匹配 TRANSFORMER
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Quantum Information Processing in An Array of Fiber Coupled Cavities 被引量:1
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作者 李建 邹健 邵彬 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2010年第4期764-770,共7页
We consider a fiber coupled cavity array. Each cavity is doped with a single two-level atom. By treating the atom-cavity systems as combined polaritonie qubits, we can transform it into a polaritonic qubit-qubit array... We consider a fiber coupled cavity array. Each cavity is doped with a single two-level atom. By treating the atom-cavity systems as combined polaritonie qubits, we can transform it into a polaritonic qubit-qubit array in the dispersive regime. We show that the four fiber coupled cavity open chain and ring can both generate the four qubit W state and cluster state, and can both transfer one and two qubit arbitrary states. We also discuss the dynamical behaviors of the four fiber coupled cavity array with unequal couplings. 展开更多
关键词 fiber coupled cavity array state transfer multipartite entanglement
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Cancer classification based on microarray gene expression data using a principal component accumulation method 被引量:2
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作者 LIU JingJing CAI WenSheng SHAO XueGuang 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2011年第5期802-811,共10页
The classification of cancer is a major research topic in bioinformatics. The nature of high dimensionality and small size associated with gene expression data,however,makes the classification quite challenging. Altho... The classification of cancer is a major research topic in bioinformatics. The nature of high dimensionality and small size associated with gene expression data,however,makes the classification quite challenging. Although principal component analysis (PCA) is of particular interest for the high-dimensional data,it may overemphasize some aspects and ignore some other important information contained in the richly complex data,because it displays only the difference in the first twoor three-dimensional PC subspaces. Based on PCA,a principal component accumulation (PCAcc) method was proposed. It employs the information contained in multiple PC subspaces and improves the class separability of cancers. The effectiveness of the present method was evaluated by four commonly used gene expression datasets,and the results show that the method performs well for cancer classification. 展开更多
关键词 cancer classification principal component analysis principal component accumulation gene expression data
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