Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: k-krotna walidacja krzyżowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A robust inversion of logging-while-drilling responses based on deep neural network

Zhu Gaoyang, Gao Muzhi, Wang Bin

Acta Geophysica

2024

Vol. 72, no. 1

129--139

Resistivity inversion plays a significant role in recent geological exploration, which can obtain formation information through logging data. However, resistivity inversion faces various challenges in practice. Conventional inversion approaches are always time-consuming, nonlinear, non-uniqueness, and ill-posed, which can result in an inaccurate and inefficient description of subsurface structure in terms of resistivity estimation and boundary location. In this paper, a robust inversion approach is proposed to improve the efficiency of resistivity inversion. Specifically, inspired by deep neural networks (DNN) remarkable nonlinear mapping ability, the proposed inversion scheme adopts DNN architecture. Besides, the batch normalization algorithm is utilized to solve the problem of gradient disappearing in the training process, as well as the k-fold cross-validation approach is utilized to suppress overfitting. Several groups of experiments are considered to demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed inversion scheme. In addition, the robustness of the DNN-based inversion scheme is validated by adding different levels of noise to the synthetic measurements. Experimental results show that the proposed scheme can achieve faster convergence and higher resolution than the conventional inversion approach in the same scenario. It is very significant for geological exploration in layered formations.

Rozpoznawanie wzorców : projektowanie, ewaluacja zastosowania

Rybak Łukasz, Dudczyk Janusz

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2021

Vol. 62, nr 11

12--15

Artykuł stanowi przegląd literatury dotyczącej procesu rozpoznawania wzorców. We wstępie pracy zdefiniowano terminy istotne w kontekście rozważań opisanych w kolejnych sekcjach artykułu oraz określono cel, którym było dokonanie przeglądu istotnych zagadnień ściśle związanych z procesem rozpoznawania wzorców. Następnie scharakteryzowano poszczególne etapy wspomnianego procesu podkreślając zależności pomiędzy nimi. W kolejnej sekcji artykułu opisano istotne problemy występujące na etapie ewaluacji systemu rozpoznawania wzorców. Szczegółowo przedstawiono popularną metodę stosowaną do ich rozwiązywania. Następnie przywołano szereg prac, w których autorzy stosowali proces rozpoznawani wzorców do wielu rzeczywistych problemów.

The article contains a literature review concerning the pattern recognition process. The terms, important in the context of the considerations described in the following sections of the article, were defined in the introduction. Moreover the purpose of the article was stated. The aim was to review significant issues closely related to the pattern recognition process. Then, the each stage of the above-mentioned process were characterized, emphasizing the relationships between them. The next section of the article describes the significant problems that occur at the stage of pattern recognition system evaluation. The popular method used to solve them was presented in detail. Subsequently, a series of papers were referenced in which the authors applied the pattern recognition process to many real-world problems.