公开(公告)号：CN112130199B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010756625.6

申请日：2020-07-31

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张晓丹 ,  刘东晓 ,  李涛 ,  翟雅文 ,  杜金祥 ,  朱磊 ,  崔琳

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30 ,  G01V1/36

Abstract: 本发明公开了一种优化的最小二乘逆时偏移成像方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、采用波动方程对地震数据进行偏移与反偏移；步骤2、采用共轭梯度法构建最小二乘框架，并引入优化因子，对共轭梯度法的收敛速度进行提升；步骤3、采用GPU的CUDA计算架构进一步提升优化的LSRTM成像的计算效率。采用优化的最小二乘逆时偏移成像方法能够在保持相同成像精度下提高算法的综合计算效率，综合计算效率平均提升20％，有效验证了优化的最小二乘逆时偏移成像能够较好的提高传统最小二乘逆时偏移成像方法的计算效率。

公开(公告)号：CN112130199A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010756625.6

申请日：2020-07-31

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张晓丹 ,  刘东晓 ,  李涛 ,  翟雅文 ,  杜金祥 ,  朱磊 ,  崔琳

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30 ,  G01V1/36

Abstract: 本发明公开了一种优化的最小二乘逆时偏移成像方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、采用波动方程对地震数据进行偏移与反偏移；步骤2、采用共轭梯度法构建最小二乘框架，并引入优化因子，对共轭梯度法的收敛速度进行提升；步骤3、采用GPU的CUDA计算架构进一步提升优化的LSRTM成像的计算效率。采用优化的最小二乘逆时偏移成像方法能够在保持相同成像精度下提高算法的综合计算效率，综合计算效率平均提升20％，有效验证了优化的最小二乘逆时偏移成像能够较好的提高传统最小二乘逆时偏移成像方法的计算效率。

公开(公告)号：CN111860583A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010529622.9

申请日：2020-06-11

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张晓丹 ,  李涛 ,  朱磊 ,  赵瑞 ,  刘东晓 ,  翟雅文 ,  杜金祥

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于RMFS的脑电信号情绪识别方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、通过RMFS匹配特征选择对每个特征进行判断，调整每个调整权值在匹配特征组中所占比例，使权值较大的特征得到更多的增益，权值较小的特征得到较小的增益，筛选出优选的匹配特征组；步骤2、采用RMFS算法将通道作为一个整体，计算通道的权值，采用交叉验证的方法得到不同通道对分类的贡献度，根据贡献度调整权值剔除无关信息，得到最优通道子集。采用RMFS算法对效价与唤醒度的情绪二分类平均正确率分别为93.28％与93.32％，四类情绪的分类结果皆高于83％，且采用RMFS算法的单个被试计算效率提升了42.65％，RMFS算法能够较好的提高识别准确率和计算效率。

公开(公告)号：CN112270235A

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN202011125499.0

申请日：2020-10-20

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 张晓丹 ,  杜金祥 ,  翟雅文 ,  刘东晓 ,  李涛 ,  朱磊 ,  崔琳 ,  赵瑞

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种改进的SVM脑电信号情绪识别方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、对DEAP数据库进行预处理；步骤2、提取情绪特征；步骤3、用PSO‑SVM分类器对提取的情绪特征数据进行分类。实验结果表明采用PSO‑SVM算法对效价与唤醒度的情绪二分类平均正确率分别为60.53％与65.66％，且比起传统的SVM准确率分别提升了5.05％和1.85％，均优于传统SVM算法，有效验证了PSO‑SVM算法能够较好的识别准确率。