导读:本文包含了网络噪音论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:弹性波逆时偏移,倾角道集,噪音压制,卷积神经网络
网络噪音论文文献综述
张浩,孙辉,王晓毅,姜博午,芦永明[1]（2019）在《基于卷积神经网络的倾角域弹性波逆时偏移噪音压制方法》一文中研究指出随着计算技术的发展,弹性波逆时偏移(ERTM)方法可行性日益增强。它可以提供更多地下结构的物理信息。然而,偏移噪音降低了ERTM的成像分辨率。为了获得更高分辨率的地震成像,本文介绍了一种在ERTM生成的倾角域成像道集中使用卷积神经网络(CNN)实现偏移噪音压制的方法。该方法通过在倾角域识别主要的反射波能量,剔除对成像贡献不大的部分,从而实现去噪,可显着提高ERTM的成像质量。该方法由叁个步骤组成:首先,利用坡印廷矢量方法逐炮生成ERTM的倾角道集;然后,将所有的倾角道集按照炮点迭加;最后,利用CNN在倾角域进行去噪约束孔径预测,以抑制串扰效应,提高ERTM的成像质量。卷积神经网络拾取约束函数方法是一个端到端的深度学习过程,一旦网络经过训练得到适合权系数和偏置,可以在不需要额外人工干预的情况下实现自动拾取。数值算例验证了该方法的可行性和实用性。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
张浩,孙辉,王晓毅,姜博午,芦永明[2]（2019）在《基于卷积神经网络的倾角域弹性波逆时偏移噪音压制方法》一文中研究指出随着计算技术的发展,弹性波逆时偏移(ERTM)方法可行性日益增强。它可以提供更多地下结构的物理信息。然而,偏移噪音降低了ERTM的成像分辨率。为了获得更高分辨率的地震成像,本文介绍了一种在ERTM生成的倾角域成像道集中使用卷积神经网络(CNN)实现偏移噪音压制的方法。该方法通过在倾角域识别主要的反射波能量,剔除对成像贡献不大的部分,从而实现去噪,可显着提高ERTM的成像质量。该方法由叁个步骤组成:首先,利用坡印廷矢量方法逐炮生成ERTM的倾角道集;然后,将所有的倾角道集按照炮点迭加;最后,利用CNN在倾角域进行去噪约束孔径预测,以抑制串扰效应,提高ERTM的成像质量。卷积神经网络拾取约束函数方法是一个端到端的深度学习过程,一旦网络经过训练得到适合权系数和偏置,可以在不需要额外人工干预的情况下实现自动拾取。数值算例验证了该方法的可行性和实用性。(本文来源于《中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集》期刊2019-09-09）
刘全,闫岩,朱斐,吴文,张琳琳[3]（2019）在《一种带探索噪音的深度循环Q网络》一文中研究指出结合深度神经网络和强化学习方法的深度Q网络在Atari 2600游戏平台上取得了巨大成功.相较于深度Q网络,深度循环Q网络具有记忆历史信息的能力,在部分游戏上显示出了更好的性能.然而在某些复杂的游戏环境中,一方面深度循环Q网络需要大量的训练时间,另一方面其在动作空间抖动的策略中不能做出合理决策.针对这些问题,本文提出一种带探索噪音的深度循环Q网络(Deep Recurrent Q-Networks with Exploratory Noise,EN-DRQN)模型.与在动作空间的探索方式不同,EN-DRQN在网络空间注入噪音,引起网络输出变化,然后根据该变化选择动作.这种在网络空间的探索可以在未来多个时间步内造成复杂的改变,并通过循环神经网络记忆多步变化,使智能体(Agent)做出的决策更具有战略性.EN-DRQN具有以下特点:一是利用带探索性的噪音进行深度探索以弥补传统策略探索的低效性.噪音来自于噪音分布,通过方差驱动探索,这使得Agent可以发现大量新状态,提供更加丰富的样本,为决策提供有效信息;二是使用改进的双层门限循环单元来记忆较长时间步的历史信息,使Agent能够在延迟奖赏的情况下做出合理的决策.实验结果表明,EN-DRQN模型在Atari 2600游戏平台上的部分战略性游戏以及具有延迟奖赏的游戏上,与动作空间的抖动策略相比,取得了更优的表现.(本文来源于《计算机学报》期刊2019年07期）
赵明,房立华,陈石[4]（2018）在《基于深度学习神经网络的地震噪音分类与Pg,Sg震相自动拾取及在首都圈台网的应用》一文中研究指出随着全球范围内地震网络的大规模部署,每天产生的大量连续波形记录对数据处理方法提出了更高要求。在地震大数据的背景下,自动地震分类与震相拾取算法变得越来越重要,是地震编目、层析成像、余震定位等一系列科学技术问题的基础。由于地震波形的复杂性,常用的基于特征方程的波形拾取算法,如长短窗(STA/LTA),AIC,峰度(Kurtosis)分析等,其性能随数据的信噪比和阈值的选择而变化不定。人工智能方法(AI),如深度学习和卷积神经网络模型具有强大的泛化能力,在(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十一）——专题43：高压实验矿物学、岩石学与地球化学、专题44：机器学习在地球物理领域中的应用》期刊2018-10-21）
陈旭光[5]（2018）在《生存镜像与噪音美学:从网络流行体看青年网民的话语实践》一文中研究指出网络流行体是具有流行文化特征的新兴话语,它记录着中国网民的现实境遇与集体心态,反映了主体情感和市民生活的深层结构。本文取用传播学、社会学、语言哲学的跨学科视域,通过对501位青年网民的质化研究,试图从网络流行体这一微观层面切入,窥探青年网民的话语实践过程,揭示其背后的意识形态和权力关系。研究发现,青年网民利用网络流行体进行了欲望的时空展演,形成了"私欲化"的个体话语,并通过"拼贴""同构"与"耦合",建构了"风格化"的社群话语,表演与抵抗的意义得以彰显。在此过程中,从"符号义"到"生存义"的呈现,镜像出当下青年人的生存状态和生命情绪,体现出流行体话语自身的审美特征和网民"噪音式"的语言审美趣味。(本文来源于《当代青年研究》期刊2018年03期）
何莹[6]（2016）在《公共卫生事件传播中的网络信息噪音——以《疫苗之殇》自媒体大讨论为例》一文中研究指出自媒体发声时代的到来给公共卫生安全类事件舆情信息的传播提供了更自由的平台,但自媒体平台在信息传播过程中刻意制造话题性以实现个人利益,导致信息数量芜杂,表述夸张无度。本文以自媒体平台《疫苗之殇》大讨论为例,梳理分析了媒体传播过程中的信息噪音的现象及来源,并针对两大产生原因为公共卫生事件网络传播规范化提出建议。(本文来源于《新闻研究导刊》期刊2016年14期）
田新玲,黄芝晓[7]（2015）在《大数据时代突发危机事件噪音治理——基于行动者网络理论的视角》一文中研究指出突发危机事件噪音,在大数据时代作为一种促使不确定性增强的网络化存在,在形态上表现为事实态、数据态、信息态和观念态。这几种形态的转化体现了噪音的正负功能,尤其负功能亟需大数据治理方式——行动者网络协同治理,也就是主张"人的去中心化"与"非人行动者的能动性"、在"因果性"解释模式基础上强调"相关性"原则、坚持行动者实践建构以图协同创新。突发危机事件噪音的行动者网络协同治理原则,在突发危机事件噪音各种形态的转化环节体现得尤为明显。现实中可以通过"关联问题、赋予利益、联盟成员、动员代言"来建构行动者网络,实现协同治理。从"‘东方之星’沉船事故"案例中看出行动者要积极践性行动者网络协同治理原则以建构公平正义的话语治理秩序。(本文来源于《新闻大学》期刊2015年04期）
李燕,胡军浩[8]（2014）在《噪音和连接权对反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒分析》一文中研究指出本文主要考虑反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒性分析.给定反应扩散神经网络全局指数稳定,在此反应扩散神经网络模型中加入随机噪音,分析了噪音密度的上界,在上界范围内,随机反应扩散神经网络仍然是全局指数稳定.同时,在反应扩散神经网络考虑连接权矩阵的参数不确定性和噪音影响,刻画了连接权矩阵参数不确定和噪音密度上界,在两个参数上界范围内,随机反应扩散神经网络仍然是全局指数稳定的.举例证实相关理论分析.(本文来源于《第叁十叁届中国控制会议论文集（D卷）》期刊2014-07-28）
王丽琴,刘思琦[9]（2013）在《利用表达谱数据噪音建立基因调控布尔网络》一文中研究指出电路理论研究方法已经非常成熟。由于电路理论中的分析方法和基因网络结构功能很相似,因此可以采用电路理论中的分析方法,利用基因表达谱中的数据噪音,建立基因调控布尔网络。对基因和蛋白质,利用表达谱数据中的噪音建立基因调控布尔网络给出实例。(本文来源于《张家口职业技术学院学报》期刊2013年01期）
李关云[10]（2012）在《中美合作消除网络攻击“噪音”》一文中研究指出9月12日，美国国土安全部（DHS）副部长简·霍尔·露特（Jane Holl Lute）来到南京，走上美国霍普金斯大学-南京大学中美研究中心的讲台，开始她本周访华行程中的唯一一次公开演讲。 南京是露特本周访华的第二站。9月10日至14日，露(本文来源于《21世纪经济报道》期刊2012-09-13）
网络噪音论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着计算技术的发展,弹性波逆时偏移(ERTM)方法可行性日益增强。它可以提供更多地下结构的物理信息。然而,偏移噪音降低了ERTM的成像分辨率。为了获得更高分辨率的地震成像,本文介绍了一种在ERTM生成的倾角域成像道集中使用卷积神经网络(CNN)实现偏移噪音压制的方法。该方法通过在倾角域识别主要的反射波能量,剔除对成像贡献不大的部分,从而实现去噪,可显着提高ERTM的成像质量。该方法由叁个步骤组成:首先,利用坡印廷矢量方法逐炮生成ERTM的倾角道集;然后,将所有的倾角道集按照炮点迭加;最后,利用CNN在倾角域进行去噪约束孔径预测,以抑制串扰效应,提高ERTM的成像质量。卷积神经网络拾取约束函数方法是一个端到端的深度学习过程,一旦网络经过训练得到适合权系数和偏置,可以在不需要额外人工干预的情况下实现自动拾取。数值算例验证了该方法的可行性和实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络噪音论文参考文献
[1].张浩,孙辉,王晓毅,姜博午,芦永明.基于卷积神经网络的倾角域弹性波逆时偏移噪音压制方法[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[2].张浩,孙辉,王晓毅,姜博午,芦永明.基于卷积神经网络的倾角域弹性波逆时偏移噪音压制方法[C].中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集.2019
[3].刘全,闫岩,朱斐,吴文,张琳琳.一种带探索噪音的深度循环Q网络[J].计算机学报.2019
[4].赵明,房立华,陈石.基于深度学习神经网络的地震噪音分类与Pg,Sg震相自动拾取及在首都圈台网的应用[C].2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十一）——专题43：高压实验矿物学、岩石学与地球化学、专题44：机器学习在地球物理领域中的应用.2018
[5].陈旭光.生存镜像与噪音美学:从网络流行体看青年网民的话语实践[J].当代青年研究.2018
[6].何莹.公共卫生事件传播中的网络信息噪音——以《疫苗之殇》自媒体大讨论为例[J].新闻研究导刊.2016
[7].田新玲,黄芝晓.大数据时代突发危机事件噪音治理——基于行动者网络理论的视角[J].新闻大学.2015
[8].李燕,胡军浩.噪音和连接权对反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒分析[C].第叁十叁届中国控制会议论文集（D卷）.2014
[9].王丽琴,刘思琦.利用表达谱数据噪音建立基因调控布尔网络[J].张家口职业技术学院学报.2013
[10].李关云.中美合作消除网络攻击“噪音”[N].21世纪经济报道.2012