(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 103200519 A(43)申请公布日 2013.07.10(21)申请号 CN201310059038.1(22)申请日 2013.02.26(71)申请人 南京理工大学    地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人 张捷 吕明 薄煜明 赵高鹏 孙梦玫 王熙康 倪渊之...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102239429 A(43)申请公布日 2011.11.09(21)申请号 CN200980148505.X(22)申请日 2009.10.22(71)申请人 雪佛龙美国公司    地址 美国加利福尼亚(72)发明人 孙永和 王躍 徐佟 L·L·张 (74)专利代理机构 中国国际贸易促进委员会...

大地电磁occam反演流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips:...

TECHNOLOGY AND INFORMATION80  科学与信息化2023年10月下基于Python和Fortran程序实现瞬变电磁法一维反演软件的设计与开发孙大利 李方舟 费靖淇中国地震局第一监测中心 天津 300171摘 要 瞬变电磁方法可以有效地识别地下水分布情况，从而为地下城市空间科学安全的开发利用提供有力的帮助。为了降低瞬变电磁法数据处理分析的使用门槛，使非专业人员能够快...

厚度约束条件下延拓地震反演结果整体优化延拓地震反演是一种常用的地球物理成像方法，它通过分析地震波在地下传播的特征，推断地下的岩层结构和介质性质。延拓地震反演的结果对于地质勘探、地下矿产资源的寻以及油气田的开发具有重要意义。然而，在实际应用中，延拓地震反演的结果往往受到厚度约束条件的限制，导致成像的精度和可靠性有所降低。因此，如何在厚度约束条件下对地震反演结果进行整体优化成为一个重要的研究问题。在...

第46卷 第2期2024年3月物探化探计算技术C O M P U T I N G T E C H N I Q U E S F O R G E O P H Y S I C A L A ND GE O C H E M I C A L E X P L O R A T I O NV o l .46 N o .2M a r .2024文章编号:1001-1749(2024)02-0197-09起伏地形的2....

大地电磁（MT）联合反演的发展自从地球物理这个行业诞生以来，地球物理学家就一直研究求解反演问题。在地球物理勘探中，人们基于地面观测数据如重磁场、激电场数据记录来推断地下特性。这种由观测数据推断地下地质体模型特性的工作就是求解地球物理“反演问题”。标签：地球物理；反演；发展1 理论基础反演被定义为一种方法，借助这种方法，人们可以根据原始观测数据来推定地下地质体模型。以地球物理数据为例，观测结果包括那...

基于计算智能的岩土力学模型参数反演方法及其工程应用共3篇基于计算智能的岩土力学模型参数反演方法及其工程应用1正则化反演岩土力学模型参数反演方法及其工程应用岩土力学是土力学和岩石力学的综合学科，主要研究土体和岩石的力学性质以及它们在工程中的应用。岩土力学模型的建立是研究和解决工程实际问题的基础，而岩土力学模型参数反演则是建立岩土力学模型的关键。因此，岩土力学模型参数反演方法及其工程应用对岩土工程的发...

氮元素反演模型建模方法氮元素反演模型的建模方法通常涉及多个步骤，这些步骤包括数据收集、数据预处理、模型训练和验证等。以下是一种可能的建模流程：正则化反演1. 数据收集：首先，需要收集与氮元素相关的数据。这可能包括土壤、水体、大气中的氮含量，以及与氮循环相关的其他环境因素。数据来源可能包括实验室分析、卫星遥感、实地监测等。2. 数据预处理：在将数据用于建模之前，需要进行一系列的预处理步骤。这可能包括...

遥感反演模型研究与应用近年来随着遥感技术的发展，遥感反演模型的研究与应用成为了热门的研究方向。遥感反演模型是指通过遥感数据来解释地面物象特征的模型，其主要目的是获取地面信息并能够对地面进行准确的识别和分类。一、 遥感反演模型的研究方法遥感反演模型的研究方法可以分为光学遥感和雷达遥感两种。光学遥感主要利用地面上的反射与辐射特征，来推断地面物象信息，其研究方法主要是基于物理原理来建立模型，常用的有多光...

水文模拟中的参数反演方法研究水文模拟是一种重要的水文学研究方法，它通过对水文过程的模拟，来研究水文系统的运行规律和演化趋势。在水文模拟中，参数反演是一个重要的环节，它通过对水文模型中的参数进行调节，使其能够更好地模拟实际水文过程。本文将从参数反演的基本概念、常用方法以及应用前景等方面，探讨水文模拟中的参数反演方法研究。一、参数反演的基本概念水文模型是一种描述水文过程的数学模型，它由一组方程和参数组...

基于正则化的诱导极化数据共轭梯度法的Cole—Cole模型反演诱导极化（IP）现象的建模对于开发一种有效的地下地质遥感方法是十分重要的。然而，定量解释诱导极化数据在复杂的三维环境仍然是一个具有挑战性的应用地球物理问题。文章提出了一种基于表面诱导极化数据的Cole-Cole模型四参数三维分布的确定方法。标签：诱导极化；反演；正则共轭梯度法（RCGM）Abstract： The modeling of...

基于注意力机制的条状池化服装图像分类摘要：随着互联网技术的不断发展，电子商务已经成为了一个非常重要的商业领域，而自动化的商品分类是电子商务中的重要环节。传统的图像分类方法可能会出现一些问题，例如图像噪声、光照变化等，这些问题限制了它们的实际应用。为了解决这些问题，本文提出了一种基于注意力机制的条状池化服装图像分类模型，以提高商品分类的准确性。正则化是每一层都加还是只加一些层本论文的研究内容为基于注...

如何构建一个基于深度学习的图像识别模型随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，基于深度学习的图像识别模型成为了当今最具前景和广泛应用的技术之一。图像识别模型可以帮助我们解决许多实际问题，比如人脸识别、车辆识别、产品质检等。在本文中，将介绍如何构建一个基于深度学习的图像识别模型。一、数据收集与预处理正则化是每一层都加还是只加一些层构建一个准确可靠的图像识别模型，首先需要大量的数据来训练模型。数据的质...

LSTM多分类模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型。本文将介绍如何使用Python编写LSTM多分类模型的代码。1. 数据准备在构建LSTM多分类模型之前，首先需要准备好训练数据和测试数据。通常情况下，数据应该是一个二维数组，每行代表一个样本，每列代表样本的特征。还需要准备好标签数据，用于表示每个样本的分类标签。2. 数据预处理在将数据输入LSTM模型之前，需要进行一些数据预处理的工作。首先是...

nn dropout 示例 -回复什么是 nn dropout？nn dropout 是一种在神经网络中普遍使用的正则化技术，可以有效减少模型的过拟合问题。在训练过程中，nn dropout 会以一定概率丢弃（dropout）网络中的部分神经元，这样可以减少神经元之间的共适应（co-adaptation），从而提高模型的泛化能力。为什么需要使用 nn dropout？在神经网络中，当模型的参数过多...

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，自动编码器作为一种重要的无监督学习模型，受到了广泛的关注。在自动编码器的基础上，堆叠自动编码器又进一步提升了模型的性能。本文将从优化技巧的角度，探讨堆叠自动编码器的一些关键技术，以期为深度学习领域的研究者和开发者提供一些有益的参考。首先，我们来介绍一下堆叠自动编码器的基本原理。堆叠自动编码器是由多个自动编码器组合而成的深度神经网络模型。每个自动编码器由编码器和...

门函数卷积    门函数卷积是深度学习技术的一种重要的组成部分，是一种新型的卷积神经网络，可以有效地提高神经网络的性能，目前被广泛应用到图像处理、自然语言处理等领域。其特点是用门函数控制信息流，以达到不同程度的参数学习和正则化，帮助模型更好地捕捉特征，提高神经网络性能。    一、门函数卷积概述    门函数卷积（Gated Convol...

gru的超参数Gru是一种常用于深度学习中的递归神经网络（RNN）架构，用于解决序列数据的建模任务。Gru模型通过添加门控机制来克服传统的RNN模型中的长期依赖问题，并成为在时间序列预测、自然语言处理等任务中非常流行的模型之一。在使用Gru模型时，对于超参数的选择将直接影响到模型的性能和训练速度。下面将介绍一些与Gru相关的超参数，并提供一些参考内容。1. 隐层的维度（hidden_size）：这...

大模型微调方法汇总    大模型微调是指在一个已经训练好的大型模型基础上，通过使用新的数据集进行进一步的训练，以使模型适应新的任务或者新的数据。下面我会从多个角度来汇总大模型微调的方法：正则化是每一层都加还是只加一些层    1. 数据集准备，在进行大模型微调之前，首先需要准备好用于微调的数据集。这个数据集应该是与原始模型训练数据有所不同的，因为微调的目的是...

用MSC.Nastran计算复合材料层压板层间应力李亚智张培新肖健麻军太西北大学航空学院用MSC.Nastran计算复合材料层压板层间应力Interlaminar Stress Analysis of Composite Laminates By Using MSC.Nastran李亚智张培新肖健麻军太(西北大学航空学院，西安，710072)摘要：采用MSC.Patran MSC.Nastran软...

堆叠自动编码器的优化技巧自动编码器是一种无监督学习模型，它可以用来学习数据的低维表示。在深度学习中，堆叠自动编码器是一种常用的模型结构。它由多个自动编码器堆叠而成，每个自动编码器的隐藏层作为下一个自动编码器的输入层。在实际应用中，堆叠自动编码器的训练和优化是一个复杂而困难的问题。本文将介绍一些堆叠自动编码器的优化技巧，帮助读者更好地理解和应用这一模型。首先，堆叠自动编码器的训练通常采用逐层预训练的...

keras训练过程中打印loss曲线-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在深度学习中，模型的训练过程是非常重要的。在Keras中，我们可以使用各种不同的优化算法和损失函数来训练我们的模型。而监控训练过程中的loss值，则是我们评估模型性能的一种重要指标。Loss曲线是一种用于展示模型训练过程中loss值变化的图表。通过观察Loss曲线，我们可以了解到模型在训练过程中的收敛情况，到可能存在的问题...

mlp多层感知机 贝叶斯超参数多层感知机（MLP）是一种基础的神经网络模型，它可以通过引入激活函数来实现非线性映射，从而解决更加复杂的预测问题。在训练MLP时，超参数的选择对模型的性能有着重要影响。贝叶斯方法可以用于优化这些超参数，提高模型的泛化能力。具体来说，MLP的超参数包括但不限于：1. 层数：MLP由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层的层数会影响模型的复杂度。2. 神经元数量：每一层中的神...

模型初始化参数全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    在机器学乘学习领域中，初始化参数是模型训练过程中非常重要的一环。模型初始化参数的选择会直接影响到模型的性能和收敛速度。良好的初始化参数能够帮助模型更快地收敛到最优解，避免出现梯度消失或爆炸的情况，提高模型的泛化能力和可训练性。    在深度学习中，模型通常包括多层神经网络，每一层包含多个神经元。每个...

三层优化模型结合约束生成算法三层优化模型结合约束生成算法是一种综合运筹学、数学规划和约束生成算法的方法，用于解决多层次的优化问题。这种方法将优化问题分为三个层次进行求解，并通过约束生成算法来逐步生成和加入约束条件，以得到更精确、可行的解。三层优化模型一般由以下三个层次组成：1. 上层模型：上层模型主要是描述问题的整体目标和约束条件，一般采用优化理论中的目标函数和约束条件来表示。上层模型的目标是最大...

自注意力模型的变体结构引言：自注意力模型（Self-Attention Model）是近年来在自然语言处理和计算机视觉等领域取得显著成果的重要模型。自注意力机制通过对输入序列中不同位置的元素进行加权组合，从而捕捉元素之间的关系和重要性。然而，为了进一步提升自注意力模型的性能，研究者们提出了一系列变体结构，本文将介绍其中几种常见的变体结构。正则化是每一层都加还是只加一些层1. 多头注意力机制（Mul...

人工智能的预训练基础模型的分类预训练基础模型预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transform...

全连接层linear的用法全连接层（linear layer）是神经网络中的一种常用层次结构，常用于将输入数据映射到输出空间，通过学习权重和偏置参数来建立输入和输出之间的线性关系。在本文中，我们将详细介绍全连接层的用法，并回答一些与其相关的问题。一、全连接层的定义和功能全连接层，也被称为线性层或者仿射层，在神经网络中起到了一个重要的作用。它的功能是将输入数据与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量，最后通...

堆叠自动编码器的优化技巧简介堆叠自动编码器(Stacked Autoencoder)是一种深度学习模型，它可以用于特征提取、降维、图像处理等多种任务。但是，由于其深度结构和复杂的参数设置，堆叠自动编码器的训练和优化过程并不简单。本文将讨论堆叠自动编码器的优化技巧，希望能够帮助读者更好地理解和应用这一模型。1. 梯度消失和爆炸问题在深度神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。堆叠自动编码器作为一...