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1. chinaXiv:202104.00062 [pdf]

Training Image Optimization Method Based on Convolutional Neural Network

Siyu, YU; Shaohua, LI
Subjects: Geosciences >> Other Disciplines of Geosciences

As a prior geological model, which can effectively describe the internal structure of the reservoir, geometry and distribution of sedimentary facies, training image(TI) is the key input data of multipoint statistics(MPS). Before implementing MPS modeling, appropriate TIs must be provided to match the spatial correlation of the work area condition data. The essence of choosing the training image that best matches the conditional data is to quantitatively evaluate the similarity of spatial features between the discrete points and the regular grid. This paper presents a new training image optimization method based on Convolutional Neural Network(CNN). Firstly, candidate TIs were randomly sampled several times to obtain the sample point set. Then, CNN was used to conduct transfer learning for all samples. Finally, the optimal TI of the conditional data is selected through the trained CNN model. Based on the strong learning ability of CNN in image feature recognition, the proposed method can automatically identify the spatial feature differences between the conditional data and the sample points of the training image, and effectively solves the difficulty of spatial matching between discrete points and grid structures. Through four different TI optimization cases, it is proved that the new method can effectively select suitable TI. In the discussion, we put forward a trick to improve the accuracy of continuous TI recognition by discretizing continuous variables. Finally, sensitivity analysis was carried out, and it was found that sufficient conditional data was the key factor to select suitable TI.

submitted time 2021-04-14 Hits76Downloads29 Comment 0

2. chinaXiv:202104.00063 [pdf]

基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法

耿成杰; 李润鑫; 刘辉; 尚振宏
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

本文使用快速鲁棒性主成分分析(Fast RPCA,Fast Robust Principal Component Analysis)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用Fast RPCA方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍小且占比较大的随机变化背景成分、变化尺度较大且占比较小的日冕喷流的特点相结合,以此来实现随机复杂多变的动态背景和稀疏运动目标之间的分离,从而检测出作为前景变化的日冕喷流。采用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)卫星上大气成像组件(Atmospheric Imaging Assembly,AIA) 观测设备的两组不同时间段、不同波段、不同观测位置的日冕序列图像作为研究对象。研究内容主要包括日冕序列图像的预处理、日冕喷流检测、Fast RPCA方法与帧间差分法的检测结果对比分析。实验结果表明,与帧间差分法相比,Fast RPCA方法能够检测出强度较弱的日冕喷流且提高了日冕喷流检测的准确度。

submitted time 2021-04-14 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits77Downloads27 Comment 1

3. chinaXiv:202104.00065 [pdf]

对2015年9月28日月全食期间月基光学望远镜图像中宇宙线事件的分析研究

刘奇; 王竞; 黄茂海; 魏建彦
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

2015年9月28日月基光学望远镜在其任务期间经历了唯一一次完整的月全食过程,为研究地球对太阳光的几何遮挡是否会对月面辐射环境产生影响提供了难得机遇。首先,利用月食期间连续长达2小时27分的CCD天文观测图像,统计分析了月食期间的宇宙线事件计数,发现月食期间宇宙线计数不存在明显变化,在30秒曝光时间内,宇宙线事件平均计数为129.27(±15.78);其次,还分析了8月、10~12月采集的CCD暗场图像中的宇宙线事件计数,分别为119.92(±6.37)次、117.00(±10.90)次、118.61(±8.94)次、123.90(±8.92)次,在1误差分为内,与月食期间的宇宙线事件计数一致,说明地球对太阳的几何遮挡对月面辐射环境没有产生明显影响。最后,文章对以上结果进行了分析讨论。

submitted time 2021-04-14 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits63Downloads24 Comment 0

4. chinaXiv:202104.00066 [pdf]

吸积盘随机振荡光度功率谱密度中低频准周期振荡现象的研究

陈培杰 ; 汪志云
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

采用含频率涨落噪声和指数形式关联随机力作用的广义朗之万方程模型描述黑洞吸积盘的垂向振荡,推导出吸积盘随机振荡光度功率谱密度的解析表达式,并讨论了系统参数对功率密度谱中低频率准周期振荡(LFQPOs)现象的影响。研究结果发现:选取合适的系统参数时,功率密度谱曲线上出现了一个基频和一个二次谐频的共振双峰LFQPOs,基频峰对应的中心频率为吸积盘振荡的特征频率,随机力关联时间决定了基频峰的高度和宽度,频率噪声强度和粘滞阻尼只对二次谐频峰产生影响。结果说明了吸积盘的随机振荡模型可作为LFQPOs起源的一种解释。

submitted time 2021-04-14 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits52Downloads22 Comment 0

5. chinaXiv:202104.00061 [pdf]

自杀行为的动机-意志整合模型:缘起、现状及未来

曾子豪; 刘正华; 彭丽仪; 詹林; 文冰绡; 胡义秋
Subjects: Psychology >> History of Psychology

自杀行为是一个主要的公共健康问题,全球每年约有80万人死于自杀。近十几年来有关自杀风险方面取得较多进展,但对于自杀预测准确性与稳定性等方面的研究仍难以突破,其关键的原因在于缺乏全面的理论模型来预测自杀。本研究引入自杀行为的动机-意志整合(The integrated motivational–volitional, IMV)模型,IMV模型提出挫折、羞耻与迷失是自杀意念产生的主要因素,而动机调节变量调控自杀意念向自杀行为的转变。本文详细阐述IMV模型的理论起源、结构、实证研究、干预思想以及未来的研究方法。

submitted time 2021-04-14 Hits122Downloads43 Comment 0

6. chinaXiv:202104.00045 [pdf]

两种新的多维计算机化分类测验终止规则

任赫; 陈平
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)由于具备分类的功能,目前在职业资格考试、健康与护理问卷等以分类为目的的测验中得到广泛应用。作为 CCT 的重要组成部分,终止规则不仅决定测验停止的条件而且直接影响分类准确率及测验效率。 然而,目前少有研究对多维 CCT(Mulitidimensional CCT, MCCT)的终止规则进行探索。针对已有 MCCT 终止规则的不足,提出两种新的 MCCT 终止规则(即基于马氏距离的多维序贯似然比规则 Mahalanobis-SPRT 和随机缩减的多维广义似然比规则 M-SCGLR),并开展模拟研究在不同实验条件下(比如,不同的题库结构、能力维度间相关及分界函数)考查它们的表现。结果表明:(1)在使用补偿性分界函数的条件下,Mahalanobis-SPRT 规则具有较高的分类精度和与同类方法相近的测验长度;(2)在几乎所有实验条件下,M-SCGLR 规则不仅在测验精度上大幅优于已有的多维随机缩减规则,而且具有较短的测验长度。

submitted time 2021-04-14 Hits125Downloads54 Comment 0

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