【摘 要】
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阿尔奇公式是应用测井资料定量解释油水层的经典公式，然而传统的利用岩电实验确定阿尔奇公式参数的方法具有成本高、工作量大的缺点。针对这一问题，本文提出了基于量子衍生涡流搜索的阿尔奇公式参数确定方法。首先，根据阿尔奇公式参数的取值范围随机产生一个当前解，然后以当前解为中心，基于三维高斯分布随机产生若干候选解，并在这些候选解中寻找最优解，若最优解优于当前解，则用最优解替换当前解，再以当前解为中心，基于三维
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阿尔奇公式是应用测井资料定量解释油水层的经典公式，然而传统的利用岩电实验确定阿尔奇公式参数的方法具有成本高、工作量大的缺点。针对这一问题，本文提出了基于量子衍生涡流搜索的阿尔奇公式参数确定方法。首先，根据阿尔奇公式参数的取值范围随机产生一个当前解，然后以当前解为中心，基于三维高斯分布随机产生若干候选解，并在这些候选解中寻找最优解，若最优解优于当前解，则用最优解替换当前解，再以当前解为中心，基于三维高斯分布继续产生候选解，如此循环直至收敛。收敛后的最优解即为最终确定的阿尔奇公式的参数。该方法的特色是候
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针对现有视觉问答模型中细粒度信息以及空间关系信息表示不充分的问题，提出用离散余弦变换增加频率特征，以提高细粒度识别能力，同时降低平均池化带来的不利影响；提出增加关系网络，建立候选对象之间的关联关系，以增强对象之间的空间关系信息，避免误判注意对象，减少文本和图像特征出现对齐错误。利用前述两个模块对现有的自底向上和自顶向下的注意力模型和模块化共同注意力网络模型进行特征融合改进，得到多维增强注意力模型（
土壤有机碳（SOC）矿化一般通过培养松散土样来测定，但是松散土样与原状土的结构存在很大差异，二者之间SOC矿化的关系尚不明确；通过填装土柱可以获得接近田间状态的土壤样品，但填装的紧实程度会改变土壤孔隙结构，因此可能影响SOC矿化。本研究首先以施用不同量有机肥的红壤为研究对象，设置松散土样和填装土柱两个处理，采用室内培养法比较二者之间SOC矿化的差异；然后选择其中一种土壤填装土柱，设置BD_(1.1
硒是重要的生命元素之一，对动物及人体健康具有重要意义。系统总结了建德市耕地表层土壤硒地球化学特征，分析了土壤硒分布规律及其与黑色岩系之间的成因联系，探讨了黑色岩系富硒机制，研究了水稻植株中硒富集规律。结果表明，建德市耕地表层土壤硒含量介于0.06～11.5 mg/kg之间，均值为0.35 mg/kg，不同地质背景、成土母质、土壤类型中土壤硒含量差异显著。根据土壤硒和重金属含量，圈出清洁富硒土壤26
提出基于分类器决策融合的红外图像目标识别问题。采用稀疏表示分类（sparse representation-based classification，SRC）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）作为基础分类器。对于测试样本，首先基于SRC进行分类，并根据输出的决策变量判断决策可靠性。当判定识别结果可靠时，则识别过程结束，输出目标类别。反之，根据SRC的
为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题，在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC（KCP）张量分解的基础上，提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块（KCPNet）。对普通卷积作2阶KCP分解，生成的因子张量分别映射为两层负责输入输出通道变化的1×1卷积，和两层负责特征提取的变通道可分离卷积，再将这四层卷积组成含有瓶颈结构的KCPNet卷积模块。基于OpenCL并
为解决传统SAD算法在基于半主动悬架的路面预瞄测距应用场景下匹配精度与测距精度较差的问题，首先对SAD视差窗口内中心像素周围像素点的权重重新分配，降低窗口边缘像素的影响；然后考虑到光照差异较大的场景引入Census变换，并采用子窗口灰度均值替代法增强其匹配鲁棒性，再将其与改进的SAD算法融合，最终形成融合Census-SAD算法。实验使用双目相机获取四种实际道路场景中的图像数据验证改进后的算法效果
针对现有图文情感分析模型仅考虑图像高层特征与文本特征的联系,而忽视图像低层特征的问题,提出了一种基于多层跨模态注意力融合(Multi-level cross-modal attention fusion,MCAF)的图文情感分析模型。该模型首先将VGG13网络外接多层卷积,以获取不同层次的图像特征,并使用BERT词嵌入与双向门控循环网络(Gated recurrent unit,GRU)网络获取文
窄带物联网（NB-IoT）存在多种辅同步信号，需要很多的空间去存储，而NB-IoT有低功耗的要求，因此文章提出了一种自相关与互相关联合的检测算法。该算法首先对辅同步信号进行拆分，利用相位偏移量随着帧号变化的规律，减少了算法中的乘法运算，其次利用Zadoff-Chu(ZC)序列在辅同步信号中的对称性，对接收信号自相关，结合本地信号与接收信号的互相关，可以检测出辅同步信号，求出小区标识号（ID）号。通
为了提高热轧钢带表面缺陷分类的检测准确率和速度，同时鉴于热轧钢带缺陷的数据库规模较小，提出结合参数迁移学习的卷积神经网络模型，来解决少量样本导致网络过拟合和精度低的问题。使用源域的最优参数作为模型的参数初始化，节省训练的周期；构建训练目标域的神经网络模型，使用预训练模型网络中的参数和结构，对目标域进行特征迁移；进行finetune，结合inception-v3结构的全连接层映射到目标域所需要的特征
为了实现在长波红外波段应用光场成像技术，对红外光场成像中的辐射定标与非均匀性进行研究。首先，根据光场成像和非均匀性校正的原理，提出了红外光场成像辐射定标模型，分析了响应漂移与非均匀性的关系。接着，设计标准黑体实验，记录两点校正法定标后30小时内的图像数据，对比了相同条件下光场数据和光场成像的非均匀性变化情况。实验结果表明：在10分钟至30小时内，光场数据的非均匀性由0.062%增大到0.62%，光