物探项目质量控制书青海省有地勘局八队物探项目部2013-3第1章 电法工作质量保证措施一、严格执行相关规范要求野外工作按照《时间域激发极化法技术规定》(DZ/T0070－93）要求开展。激电测量工作接收机采用重庆奔腾数控的DJF-8数字直流激电接收机,该仪器为短导线工作模式，适合多台仪器同时进行观测，能直接测量4个视极化率值，是一种高分辩率直流激电接收机。仪器配置为主机、电极、连线、便携式计算机...

ogr2ogr 仿射变换OGR2OGR 是一个用于转换和操作空间数据的开源工具，它可以进行各种几何操作，包括仿射变换。仿射变换是一种二维坐标变换，可以对图像或地图进行平移、缩放、旋转和倾斜等操作。要使用 OGR2OGR 进行仿射变换，你需要按照以下步骤进行操作：1.  安装 OGR2OGR：首先，确保你已经安装了 OGR2OGR。你可以通过运行以下命令来安装：```pip install...

坐标旋转之平面拟合法介绍在许多实际问题中，我们需要对给定的数据进行拟合以出其中的规律和趋势。而平面拟合法是一种常用的拟合方法之一，它通过将数据点映射到一个平面上，并到最适合这些数据点的平面来进行拟合。本文将介绍平面拟合法中的一种方法——坐标旋转法，并详细探讨其原理和应用。坐标旋转法的原理坐标旋转法是一种基于几何变换的拟合方法，它通过旋转坐标系使得数据点在新坐标系下的平面拟合问题变为最小二乘问题...

标题：OpenCV 仿射变换矩阵求中心点坐标一、概述    1. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。    2. 仿射变换是一种常用的图像变换技术，可以实现平移、缩放、旋转等操作。    3. 在进行仿射变换时，需要求得变换矩阵的中心点坐标，以便进行准确的变换操作。二、仿射变换及变换矩阵 ...

空间点云转体素坐标空间点云转换成体素坐标是计算机视觉和计算机图形学中常用的技术之一。点云是由大量离散的三维点表示的数据集，这些点可以代表物体的表面形状或场景的深度信息。而体素坐标是一种使用三维网格表示物体或场景的方法，其中每个网格单元被称为一个体素。点云转换成体素坐标有许多应用，例如三维重建、物体识别和场景分割等。在这个过程中，点云数据被离散化并映射到一个三维空间中的网格中，这种转换使得点云数据可...

霍乎变换 点云直线提取霍夫变换是一种计算机视觉和图像处理中广泛应用的技术，用于从点云数据中提取直线。点云是一组由三维坐标组成的点的集合，通常用于描述物体的形状和位置。在现实世界中，许多对象的表面可以由一些直线来描述，比如建筑物的墙壁、道路的划线等。因此，从点云数据中提取直线是非常重要的，可以帮助我们理解物体的结构和形状，以及进行场景分析和目标识别等应用。霍夫变换的基本思想是将图像空间中的点转换为参...

(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 111291735 A(43)申请公布日 2020.06.16(21)申请号 CN202010360336.4(22)申请日 2020.04.30(71)申请人 华夏天信(北京)智能低碳技术研究院有限公司    地址 100000 北京市朝阳区望京利泽中园二区203号内3号楼7层1703室(72...

对于坐标系之间的转换，目前我们国家有以下几种：1、大地坐标（BLH）对平面直角坐标（XYZ）；2、北京54全国80及WGS84坐标系的相互转换；3、任意两空间坐标系的转换。坐标转换就是转换参数。常用的方法有三参数法、四参数法和七参数法。以下对上述三种情况作转换基本原理描述如下：1、大地坐标（BLH）对平面直角坐标（XYZ）常规的转换应先确定转换参数，即椭球参数、分带标准（3度，6度）和中央子午线的...

如何进行坐标转换与配准的技巧概述：在测量和地理信息系统领域，坐标转换和配准是非常重要的任务。坐标转换是指将一个空间参考系统的坐标转换为另一个空间参考系统的过程，而配准则是指将不同数据集中的位置和属性进行对应和整合。本文将介绍一些常见的坐标转换和配准的技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、坐标转换技巧1.确定空间参考系统：在进行坐标转换之前，首先要确定不同数据集所使用的空间参考系统。常见的空间...

点云数据分类处理流程1. 简介点云数据是由大量离散的点坐标组成的三维空间数据，常用于描述物体的形状和位置。点云数据分类是指将点云数据按照不同的类别进行划分和分类。本文将详细介绍点云数据分类处理的流程和步骤。2. 数据预处理在进行点云数据分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，以便提高后续分类算法的准确性和效果。常见的预处理步骤包括：正则化坐标2.1 数据采集通过激光扫描仪或摄像机等设备对物体或场景...

机器学习模型训练中的超参数优化方法一、引言随着计算机科学与人工智能技术的不断发展，机器学习已成为一种重要的现代学习范式。但是，在机器学习中，模型的超参数设置需要根据问题进行优化，这对于模型的性能与准确性具有至关重要的影响。因此，超参数的优化是机器学习应用中不可忽视的关键环节之一。本文将介绍机器学习中的超参数优化方法，希望能对广大研究者有所启示。二、超参数及其影响超参数是指在机器学习过程中影响模型性...

核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用摘要：电力系统的运行状况主要通过稳定控制及优化调度实现，其中电网电压质量是最为关键的参数之一。但随着电力系统的发展，其规模和结构的复杂性不断提高，致使其数据呈现出海量、多源、异构的特点，这一变化使得传统电压质量分析方法不再适用。本文考虑电网电压质量提出核密度估计分析模型，并运用R语言开发了电网分析软件，最后通过在杭州某典型变电站的实际应用验证了核密度估计分...

(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 101930601 A(43)申请公布日 2010.12.29(21)申请号 CN201010269223.X(22)申请日 2010.09.01(71)申请人 浙江大学    地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号(72)发明人 戴朝约 冯华君 徐之海 李奇 (74)专利代理机构...

马　晓，邢　雪，武青海．基于改进ＣｏｎｖＮｅｘｔ的复杂背景下玉米叶片病害分类［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（１９）：１９０－１９７．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．１９．０２８正则化参数的自适应估计基于改进ＣｏｎｖＮｅｘｔ的复杂背景下玉米叶片病害分类马　晓１，邢　雪１，武青海１，２（１．吉林化工学院信息与控制工程学院，吉林吉林１３２０２２；２．吉林农业科...

微分方程参数反演问题的同伦—多尺度方法    微分方程反演问题由于其非线性性和不适定性给求解带来很大的困难,而同伦反演方法是求解非线性算子方程的一种大范围收敛方法。它通过构造一组同伦映射,可以克服牛顿迭代法收敛解严重依赖于初始近似解选择的不足。该方法已成功应用于许多领域,本文将在同伦方法的基础上展开进一步研究。由于同伦方法中同时含有同伦参数和正则参数,正则参数根据偏差原则选取,...

正则化参数的自适应估计(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 114022809 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111265525.4(22)申请日 2021.10.28(71)申请人 三峡大学    地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号(72)发明人 但志平 张骁 李勃辉 方帅领 (...

标题：深入探讨Python中的Adaptive Lasso算法导言Adaptive Lasso算法是一种用于特征选择和模型收缩的方法，它在处理高维数据和变量间存在相关性的情况下有着独特的优势。本文将结合Python代码对Adaptive Lasso算法进行深入探讨，旨在帮助读者更好地理解和应用该算法。一、Adaptive Lasso算法简介1.1 什么是Adaptive Lasso算法Adapti...

matlab吸引域估计正则化参数的自适应估计Matlab是一种非常流行的科学计算软件，它可以用于各种领域的数据分析和建模。其中，吸引域估计是Matlab中一个非常重要的功能，它可以帮助我们分析系统的稳定性和可控性，从而更好地设计控制系统。吸引域估计是指通过数学模型和计算方法，估计系统的吸引域大小和形状。吸引域是指系统在长时间运行后，最终会收敛到的稳定状态。吸引域估计可以帮助我们判断系统是否稳定，以...

var模型参数估计过程Var模型参数估计是一种常见的时间序列分析方法，它用于建立多个变量之间的动态关系，并借此预测未来变量的变化趋势。Var模型参数估计过程包括以下几个步骤：1. 数据准备在进行Var模型参数估计之前，需要先收集所需的数据，并对数据进行预处理。常见的数据预处理方法包括去趋势、去季节性和差分。这些预处理方法可以帮助我们消除数据中的噪声，并使数据更加平稳。2. 模型选择选择适合的Var...

使用MATLAB进行系统辨识与参数估计的基本原理近年来，随着人工智能和机器学习的发展，系统辨识和参数估计变得越来越重要。在工程和科学领域，系统辨识与参数估计可以帮助我们理解和预测复杂系统的行为，从而为决策和控制提供有力支持。而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在系统辨识与参数估计方面提供了丰富的工具和功能。本文将介绍MATLAB中进行系统辨识与参数估计的基本原理。一、系统辨识的概念系统辨识是...

1. LSTM简介长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。它能够学习长期依赖关系，并且在处理时序数据时表现出。LSTM网络的结构相对复杂，通常需要进行一定的调参才能使其发挥最佳性能。2. 贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的全局优化方法，它能够在有限次采样的情况下到全局最...

二维核密度估计 自适应 r语言    二维核密度估计是一种用于估计多变量数据集的概率分布的非参数方法。在R语言中，可以使用不同的包来进行自适应的二维核密度估计，其中最常用的包括`ks`和`MASS`。    首先，我们来看看如何使用`ks`包进行二维核密度估计。该包提供了`kde2d`函数，可以根据输入的二维数据集来进行核密度估计。这个函数还提供了`h`参数...

自适应确定dbscan算法参数的算法研究DBSCAN算法是一种无监督聚类算法，在聚类过程中需要给定两个参数：邻域半径（ε，eps）和最小邻域点数（MinPts）。这两个参数直接影响聚类结果的质量，但是很难确定合适的参数值。自适应确定DBSCAN算法参数的算法是一种动态确定DBSCAN算法参数的方法，主要分为以下步骤：1. 初始化ε和MinPts的值，并给定一个误差阈值Eps和一个最小累计次数K。这...

扩散模型种classifier-free guidance的代码实现方案1. 引言1.1 背景和意义1.2 结构概述1.3 目的2. 扩散模型概述2.1 扩散模型原理2.2 现有的classifier-free guidance方法2.3 缺点和挑战3. 代码实现方案3.1 数据准备与预处理3.2 模型设计与训练3.3 结果评估与分析4. 实验设计与结果分析4.1 实验设置与数据集选择4.2 结果...

第４３卷　第３期２０２３年５月西安科技大学学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ’ＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．４３　Ｎｏ ３Ｍａｙ２０２３王清亮，代一凡，王旭东，等．基于ＩＣＥＥＭＤＡＮ ＬＳＴＭ ＢＮＮ的短期光伏发电功率概率预测［Ｊ］．西安科技大学学报，２０２３，４３（３）：５９３－６０２．正则化参数的自适应估计ＷＡＮＧＱｉｎｇｌｉａｎｇ，ＤＡＩＹｉｆａｎ，Ｗ...

AI技术中的模型训练和优化方法一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术近年来取得了巨大的飞跃，其在诸多领域的应用正改变着我们的生活和工作方式。而实现AI技术背后的关键则是模型训练和优化方法。本文将介绍AI技术中常用的模型训练和优化方法，并探讨它们的原理与应用。二、模型训练方法1. 监督学习监督学习是最常见也是最基础的机器学习方法之一。在监督学习中，我们通过给...

transformer retention机制Transformer Retention机制是指在使用Transformer模型进行自然语言处理任务时，通过对模型中的一些参数进行限制，来避免过拟合的现象。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域中取得了很好的效果。但是，由于Transformer模型的参数数量较多，容易导致过拟合的问题，因此需要采用一些机...

提高深度学习技术模型泛化能力的实用方法深度学习技术在近年来取得了巨大的突破和应用。然而，尽管深度学习模型在训练数据上表现出，但往往在面对新的、未曾见过的数据时，其泛化能力却不尽如人意。为了提高深度学习技术模型的泛化能力，研究者们提出了一系列实用的方法。本文将介绍一些重要的方法，以帮助您提高深度学习技术模型的泛化性能。首先，一种常见的方法是数据增强。在训练模型时，往往存在有限的训练数据。数据增强通...

torch drop out用法PyTorch是一款流行的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。在PyTorch中，torchdropout是一种用于防止过拟合的技术，它通过在训练过程中随机忽略一部分神经元来实现。本文将介绍torchdropout的用法及其实现。torchdropout是一种正则化方法，用于防止深度学习模型的过拟合。它通过在训练过程中随机忽略一部分神经元来实现，...

mcdropout 变分推断 -回复mcdropout 变分推断。这个话题涉及到机器学习中的一种方法，旨在通过模型不断重新抽样，来提高模型的鲁棒性和泛化能力。本文将逐步解释 mcdropout 变分推断的概念、原理、应用和优缺点。第一部分：介绍在深度学习中，模型的训练目标通常是最小化损失函数。然而，许多复杂模型的表现十分依赖于训练数据的分布和噪声。当模型遇到新的数据时，它可能会变得过于自信，无法有...