导读:本文包含了样点识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:受限玻尔兹曼,深度信念网络,岩性识别
样点识别论文文献综述
李国和,郑阳,李莹,吴卫江,洪云峰[1]（2018）在《基于深度信念网络的多采样点岩性识别》一文中研究指出岩性识别是储层预测中的一个重要环节.一方面,传统的机器学习算法缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征预测储层;另一方面,采用单一采样点作为输入,缺失相邻数据关联关系反映层位信息.针对此不足,本文以多个相邻采样点的地震数据作为输入和测井岩性数据作为输出,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对多采样点地震数据进行特征提取,逐层堆迭受限玻尔兹曼机(RBM)构建深度信念网络(DBN),并采用随机梯度下降算法对误差进行反向传递学习,最终构建岩性识别模型.以多点地震数据为输入,利用该模型实现地层岩性识别.通过多种智能建模方法实验对比,证实了多个采样点作为输入,隐含利用了部分地层信息,有效地提高了岩性识别的精度.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2018年04期）
蒋秀姣,宋伟奇[2]（2015）在《基于气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性》一文中研究指出对土壤参数的识别是软地面越野机器人运行性能进行优化的关键要素,而且在实施的过程中还要对准确性问题以及多解问题进行处理。根据气垫式越野机器人的垂向力控制自由度,通过g算法可以对土壤推力的个别的参数进行识别,这样就解决了软地面越野机器人运行的各种问题。另外,要实现g算法就需要有叁个采样点,还要对测量噪声以及状态噪声导致的土壤参数估值误差进行限制,所以设立采样点的选取规则非常必要。本文通过对不同测量噪声以及状态噪声水平下的估值准确性试验结果的介绍,论述了气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年11期）
李延瑞,孙殿柱,张英杰,白银来[3]（2015）在《曲面边界样点逆向均值漂移识别》一文中研究指出针对现有的曲面边界样点识别算法难以适应非均匀分布的实物表面采样数据的问题,将目标样点的k-近邻点集作为曲面局部样本,基于均值漂移算法使得曲面局部样本在一定程度上向目标样点邻近的采样数据稀疏区域扩展,实现对曲面局部样本的增益优化,并对增益优化后的曲面局部样本进行核密度估计,获取目标样点对应的模式点,并通过比较目标样点与其对应模式点的偏离程度进行边界样点判定。实验表明,该算法可快速准确地识别曲面裁剪边界、几何连续的相邻面片公共边界以及曲率变化较大的过渡曲面上的特征样点,并且对非均匀分布的采样数据具有良好的适应性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2015年07期）
许烁,罗哲,纪赜,屠大维[4]（2012）在《气垫式越野机器人土壤参数识别算法及其采样点选取规则》一文中研究指出正确地在线识别土壤参数是软地面越野机器人运行性能优化和控制的基础,其实施需要解决多解问题和准确性问题。利用气垫式机器人的垂向力控制自由度,提出g算法对3个土壤推力参数进行解耦和识别,能够解决多解问题。g算法的实施需要确定3个采样点,需要限制由状态噪声和测量噪声引起的土壤参数估值误差,因此有必要建立合理的采样点选取规则。其方法如下:将估值误差的减小具体表征为3方面,经数学推理分别建立采样点选取规则,再得出折中方案。结合一个工程实例进行了不同状态噪声和测量噪声水平下的估值准确性试验。试验结果表明:①在各种噪声水平下,尽管存在或多或少的误差,g算法均能够识别出3个土壤推力参数;②在各种噪声水平下,根据选取规则得到的理想采样点组合相对于随机组合具有明显优势;③系统的非线性导致状态噪声和测量噪声均对g算法的估值准确性有较大影响。上述结果显示出针对气垫式越野机器人提出g算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2012年15期）
杨恢宏,谢百煌,毕大强,张项安,王维俭[5]（2006）在《基于虚拟制动电流采样点差动的CT饱和识别方法》一文中研究指出分析了CT饱和产生的机理以及CT饱和后二次电流的本质特征,根据一次电流过零点附近CT二次电流存在线性传递区的特点,提出基于虚拟制动电流采样点差动的识别CT饱和方法。理论分析与动模试验结果表明,该方法能够很好地解决变压器区外故障时由于电流互感器饱和造成变压器比率差动保护误动的问题,进一步提高了差动保护的可靠性,具有实际应用的价值。(本文来源于《继电器》期刊2006年13期）
白志军,舒文杰,谢红卫,伯晓晨,王升启[6]（2006）在《基于可变模板的生物芯片样点识别》一文中研究指出目的:实现生物芯片杂交样点的自动识别,为芯片数据的处理分析提供可靠的保证。方法:基于可变模板技术,在构造表征样点的可变模板和定义合适的能量函数的基础上,采用遗传算法进行优化搜索。结果和结论:提出了一种新的生物芯片样点识别算法,该算法能准确识别杂交样点,收敛速度快,稳健性能好,为进一步处理芯片数据奠定了基础。(本文来源于《军事医学科学院院刊》期刊2006年03期）
胡翔宇,唐小萍[7]（2006）在《生物芯片图像样点的自动识别》一文中研究指出样点自动识别是生物芯片信息自动提取的关键。根据样点、噪声和背景特征的关系提出一种新的自动识别方法。使用数学形态学和均值算子相结合的方法实现图像的滤波增强和背景亮度的估计;通过对功率谱的分析实现图像的倾斜校正和样点中心的网格定位;利用样点边缘亮度与均方差的特征实现样点中心和半径的校正。多幅生物芯片处理的实验证明该方法具有良好的抗噪声能力和弱信号辨识能力,能快速、准确地实现样点自动识别。(本文来源于《光电工程》期刊2006年03期）
火克俭[8]（1998）在《利用GIS实现区化扫面采样点地质代码自动识别》一文中研究指出本文主要介绍利用ＧＩＳ对地质图进行数字化采集和编辑，填写每个区的地质属性信息，将区化扫面中涉及的采样点与区进行拓扑分析，从而完成采样点地质代码的自动填写。并介绍了处理过程中的技术难点，为今后化探扫面中地质代码的填写提供了新的方法。(本文来源于《物探化探计算技术》期刊1998年01期）
样点识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对土壤参数的识别是软地面越野机器人运行性能进行优化的关键要素,而且在实施的过程中还要对准确性问题以及多解问题进行处理。根据气垫式越野机器人的垂向力控制自由度,通过g算法可以对土壤推力的个别的参数进行识别,这样就解决了软地面越野机器人运行的各种问题。另外,要实现g算法就需要有叁个采样点,还要对测量噪声以及状态噪声导致的土壤参数估值误差进行限制,所以设立采样点的选取规则非常必要。本文通过对不同测量噪声以及状态噪声水平下的估值准确性试验结果的介绍,论述了气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
样点识别论文参考文献
[1].李国和,郑阳,李莹,吴卫江,洪云峰.基于深度信念网络的多采样点岩性识别[J].地球物理学进展.2018
[2].蒋秀姣,宋伟奇.基于气垫式越野机器人参数识别算法及其采样点选取规则的必要性和可行性[J].电脑知识与技术.2015
[3].李延瑞,孙殿柱,张英杰,白银来.曲面边界样点逆向均值漂移识别[J].计算机集成制造系统.2015
[4].许烁,罗哲,纪赜,屠大维.气垫式越野机器人土壤参数识别算法及其采样点选取规则[J].机械工程学报.2012
[5].杨恢宏,谢百煌,毕大强,张项安,王维俭.基于虚拟制动电流采样点差动的CT饱和识别方法[J].继电器.2006
[6].白志军,舒文杰,谢红卫,伯晓晨,王升启.基于可变模板的生物芯片样点识别[J].军事医学科学院院刊.2006
[7].胡翔宇,唐小萍.生物芯片图像样点的自动识别[J].光电工程.2006
[8].火克俭.利用GIS实现区化扫面采样点地质代码自动识别[J].物探化探计算技术.1998