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基于循环对抗神经网络的快速最小二乘逆时偏移成像方法 被引量：3
1
作者 黄韵博 黄建平 +1 位作者 李振春 刘博文 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期55-61,共7页
最小二乘逆时偏移成像方法因计算量巨大,限制了其大规模的工业应用。基于此,建立循环对抗神经网络表征Hessian矩阵的逆,构建逆时偏移结果和反射系数之间的映射关系。通过建立的神经网络对逆时偏移成像结果进行去模糊化处理,提高成像质量... 最小二乘逆时偏移成像方法因计算量巨大,限制了其大规模的工业应用。基于此,建立循环对抗神经网络表征Hessian矩阵的逆,构建逆时偏移结果和反射系数之间的映射关系。通过建立的神经网络对逆时偏移成像结果进行去模糊化处理,提高成像质量,同时大幅减少计算时间。将训练好的网络应用于Marmousi模型和Sigsbee2A模型的逆时偏移结果。结果表明,本文方法在不显著增加计算量的情况下较好地提高了逆时偏移成像质量。 展开更多
关键词 逆时偏移 最小二乘 HESSIAN矩阵 循环对抗神经网络
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基于深度特征融合网络的电力工程数据对比算法
2
作者 何洁明 何劲熙 《电子设计工程》 2025年第6期39-43,共5页
针对电力工程造价数据集数量少、质量差且难以应用于智能化的招投标数据校核的问题,文中基于改进的迁移学习模型提出了一种电力工程数据对比算法。针对传统迁移学习算法无法训练多重特征数据集的缺陷,采用JMMD函数对联合分布的差异进行... 针对电力工程造价数据集数量少、质量差且难以应用于智能化的招投标数据校核的问题,文中基于改进的迁移学习模型提出了一种电力工程数据对比算法。针对传统迁移学习算法无法训练多重特征数据集的缺陷,采用JMMD函数对联合分布的差异进行度量,从而提高了算法训练的准确性。使用迁移学习算法对传统GAN进行一致性改进,并采用Cycle-GAN对数据进行训练。为了提升算法运行的效率,通过孪生神经网络对不同的输入数据进行预训练,得到自适应参数指导模型的训练。在实验测试中,所提算法运行速度、数据核查准确度在所有对比算法中均为最优,同时加入迁移学习模型后,训练少量样本数据集的性能下降相较原算法更慢,验证了算法改进的有效性。 展开更多
关键词 深度特征融合 深度迁移学习 循环对抗神经网络 孪生神经网络 电力工程数据 数据核查
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基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法研究 被引量：2
3
作者 潘伟博 汪海涛 +1 位作者 姜瑛 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期1213-1218,共6页
针对传统阿尔茨海默症辅助诊断算法使用单一模态数据,以及丢弃缺失模态样本的问题,本文提出了一种基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法.本算法包含两阶段任务,第1阶段利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和正... 针对传统阿尔茨海默症辅助诊断算法使用单一模态数据,以及丢弃缺失模态样本的问题,本文提出了一种基于非对称多模态学习的阿尔茨海默症辅助诊断算法.本算法包含两阶段任务,第1阶段利用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Tomography,PET)之间的潜在联系,使用3D循环生成对抗神经网络,训练出一个特定的PET生成模型,补全缺失的PET数据.第2阶段,通过多模态深度非负矩阵分解模型,将MRI和PET的特征融合/学习过程和辅助诊断集成到一个框架中进行分类.这可以消除神经影像特征与疾病标签之间的差异,并提高辅助诊断性能.本文对ADNI数据库中1457名受试者进行的实验结果表明,本文提出的算法在阿尔茨海默症识别和轻度认知障碍转换预测中均表现出良好的性能. 展开更多
关键词 深度非负矩阵分解 循环生成对抗神经网络 多模态学习 深度学习 阿尔茨海默症
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