赵越
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
- 供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程电子电信更多>>
- 基于波段选择和空-谱组合核函数的高光谱图像目标检测被引量：4
- 2019年
- 为了实现高光谱图像中特定目标的自动检测,提出了一种结合波段选择和空间-光谱特征组合核函数的高光谱图像目标检测方法。各像素点的光谱特征信息由所有波段构成的光谱曲线进行描述,空间特征信息则在各像素点周围的环绕局部范围内,采用词袋模型对空间灰度的纹理特征进行描述。使用了一种基于排序聚类的方法对波段进行选择以降低空间特征计算复杂度。模型训练阶段中,空间特征和光谱特征使用加权的形式融合为一个混合特征核,采用组合核函数结合支持向量机的方法优化核加权系数和检测模型的其他参数。实验结果表明,该方法将目标检测召回率提高到99.5%以上,虚警率降低到约0.2%。因此所提出的方法在降低波段数量的前提下,同时综合利用了目标的光谱信息和空间信息,并使空-谱两类特征在各类别上表现出重要性差异。
- 李湘眷张峰李宇赵越赵川源
- 关键词：高光谱图像组合核函数波段选择目标检测
- 随钻脉冲曼码信号处理研究被引量：1
- 2016年
- 随钻测量过程中,井下随钻测量信号通过钻井液脉冲方式传输到地面,地面采集到的信号往往包含了各种噪声和干扰,为了正确地恢复源信号,采用基于最小均方的自适应噪声对消算法。同时,利用改进锁相环方法来正确地恢复时钟,寻找准确的采样点。通过现场采集的钻井液脉冲信号进行验证,曼码信号处理能成功恢复码子,还原有效信息。
- 刘天时魏雨赵越邱彬
- 关键词：随钻测量最小均方时钟恢复自适应噪声对消
- 基于BP神经网络的油气钻井成本预测被引量：10
- 2010年
- 油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标.对钻井成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上,运用BP神经网络算法,建立了考虑成本因素之间相互关系的油气钻井成本神经网络预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据,将线性回归方法与神经网络方法进行对比,结果表明该模型具有较高的预测精度.
- 刘天时赵越马刚
- 关键词：BP神经网络
- 自适应PSO-SVM上产期油气操作成本预测模型被引量：3
- 2019年
- 针对上产期油气操作成本及其影响因素具有的非线性、小样本数据特征,采用油气操作成本核算内容的定性分析与邓氏、绝对、斜率及B型关联度分析方法的定量分析相结合,确定上产期油气操作成本主要影响因素,构建基于SVM的上产期油气操作成本预测模型。针对建模所需参数难确定及标准PSO算法易陷入局部最优的问题,采用线性分段函数构建惯性权重ω计算方法,同时引入最佳适应度变化率因子和粒子变异因子,构建自适应PSO算法,并结合k-fold交叉验证最小误差准则寻优参数,进而构建自适应PSO-SVM上产期油气操作成本预测模型。实验表明上述模型能够根据粒子自身适应度平衡全局和局部搜索能力,具有更佳的全局搜索能力和预测精度。
- 赵越吴莹
- 关键词：支持向量机粒子群
