简介:基于Cauchy先验分布的贝叶斯AVO反射率反演,可以产生类似于稀疏脉冲反演的结果,增强了对大反射系数的识别能力,反演过程中正则项和参数矩阵的计算都需要用到由上一步迭代所估计出的模型参数信息,因而反问题呈现非线性,此外该过程依赖于模型参数之间的线性统计关系,而且反演结果为反射率而非弹性参数,不利于储层预测和流体检测。贝叶斯AVO波形反演通过将反射率改写为弹性参数差分形式,直接从叠前地震数据中提取弹性参数,无需对弹性参数之间关系做线性假设。本文综合考虑上述两种方法的优点,在研究过程中仍然采用Cauchy先验分布,同时对贝叶斯AVO反射率的反演过程进行了修改,实现了基于Cauchy先验分布的AVO弹性参数弱非线性波形反演。本方法的提出有效避免了模型参数之间的线性假设,同时也能够从地震数据中直接反演得到纵、横波速度和密度。理论合成数据实验证明,此方法可以直接从叠前地震数据中提取弹性参数,而且在含有噪音的情况下也能得到比较准确的反演结果。
简介:基于等价空间方法研究离散时间Markov跳跃系统的故障估计问题,通过引入新的性能指标来评估故障估计的性能,建立基于等价空间的故障估计问题和特定二次型最小化问题之间的关系,基于此得到最小化问题可解的充分必要条件,并给出等价矩阵的统一解析解。最后,通过算例验证所提方法的有效性。
简介:雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统偏差。该算法模型建立在ECEF坐标系下,并采用均方根不敏卡尔曼滤波(SRUKF)对组网雷达系统偏差进行实时估计。该算法不仅无需计算雅可比矩阵,而且算法的方根形式增加了数值稳定性和状态协方差的半正定性。仿真结果表明,该算法可以有效地实现组网雷达的系统误差配准。
简介:目的:与经典测量理论相比,项目反应理论具有更多的优势,但由于项目反应理论模型的复杂性,进行参数估计时往往需要较大的被试样本;人工神经网络的出现为小样本被试估计项目反应理论的能力参数和项目参数提供了可能,文章的目的是通过神经网络的蒙特卡罗模拟研究寻找更精确的参数估计方法。方法:以项目反应理论的两参数模型为例,以MAB和RMSE为比较指标,通过模拟数据比较经典测量理论的通过率、点二列相关系数、平均得分作为神经网络的输入值与以经过转换的数值(IRT参数估计的初值)作为神经网络的输入值训练网络结果的差异,比较不同条件下MAB指标和RMSE指标的差异。结果:以通过率估计项目参数b与以bj=zj/rbj估计项目参数b存在差异;以点二列相关系数估计项目参数a与以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a存在差异;以平均得分估计能力参数θ与以ln[x/(m-x)]估计能力参数θ存在差异。结论:对于两参数项目反应模型,以通过率估计项目参数b比以bj=zj/rbj估计项目参数b误差更小,而以点二列相关系数估计项目参数a比以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a误差更大,以平均得分估计能力参数θ比以ln[x/(m-x)]估计能力参数θ误差更大。
简介:摘要目的探讨舒适护理在妇产科手术160例患者中的实施方式。方法对我院160例患者平均分为对照组、实验组,并对实验组的患者实施舒适护理措施,对照组实施常规的护理措施,通过问卷调查的形式了解满意度,观察两组患者的心理、生理问题的改善,术后并发症有无来评价其疗效。结果与对照组相比,实验组患者的满意度较高,并有较好的心理、生理等方面问题的改善,术中麻醉效果好,术后疼痛减轻,术后并发症减少等良好的实施效果。讨论舒适护理在妇产科手术中的运用,显著增加了患者的安全、舒适感,提高了患者对手术成功的信心度,在一定程度上缓解了医患关系,并减少了术后并发症的发生,有利于手术的实施及患者的术后康复。
简介:建立了与Hermite.Hadamard型不等式相关的(h-m)一凸函数积分平均值的估值公式.特别地,当被积函数是二元变量时,得到了非常一般化的积分平均值的估值公式,推广了前人的结果.