简介:地震数据的精确解释和分析非常依赖于所使用算法的稳定性。我们着重于盐丘地震勘探的稳定检测。我们讨论一个基于地震成像中最佳结构特征属性排序分类的盐丘探测新模型。该算法克服了现有的基于结构属性技术的局限性,因为该技术非常依赖于盐丘固有的地质属性与盐丘检测所用的属性数量。该算法综合了灰度共生矩阵(GLCM)属性,Gabor滤波器,以及含有使用属性特征排序信息协方差矩阵的本征结构等属性。将排序前列的属性组合起来形成一组最优的特征集,以保证算法即使在沿盐丘边界没有强反射层的情况下也能有效。与现有的盐丘检测技术相比,本文的算法稳定和计算高效,并能处理小尺度特征集。我用荷兰F3地块评价该算法的性能。实验结果表明,本文提出的基于信息理论的工作流程用于检测盐丘,其精度优于现有盐丘检测技术。
简介:嵌入的词,指自然的词的低维的稠密的向量代表,在许多自然语言处理任务表明了它的力量。然而,它可以受不了作为训练数据在免费文章语料库包含的不精密、不完全的信息。处理这挑战,有许多研究,作为另外的信息来源利用知识图改进词嵌入的质量。尽管这些研究获得了某些成功,他们关于知识图忽视了一些重要事实:1)在知识图的许多关系是many-to-one,一对多或平的many-to-many,而非简单地一对一;2)在知识图的大多数头实体和尾巴实体来自很不同的语义空格。为了处理这些问题,在这份报纸,我们建议一个新算法说出ProjectNet。ProjectNet在与不同低等级的设计矩阵转变他们以后为在头和尾巴实体之间的关系建模。低等级的设计能允许在实体之间的非一对一的关系,当为头和尾巴实体的不同设计矩阵允许他们在不同语义空格发源时。试验性的结果表明那ProjectNet产出更精确的词比以前的研究嵌入,并且因此在各种各样的自然语言处理任务导致清楚的改进。
简介:文章提出一种基于DCT系数值排序预测的加密域JPEG图像可逆信息隐藏方案,该方案能够抵抗针对JPEG图像加密的轮廓攻击方法。区别于现有加密域JPEG图像信息隐藏方法,文章利用混沌加密方法置乱JPEG图像标识符,掩盖了加密域JPEG图像中的分块信息,利用基于DCT系数值排序预测的方法将秘密信息可逆嵌入加密JPEG图像中。在进行信息嵌入和提取的过程中,基于DCT系数值排序预测的可逆信息隐藏方法无需利用JPEG图像的分块信息,且信息嵌入的效率高,提取准确。实验结果显示,文章方案的安全性和嵌入容量都得到很大程度的提升,含密图像的图像质量也有一定程度的提高。