国家自然科学基金(61170132)
- 作品数：114 被引量：351H指数：9
- 相关作者：李盼池许少华尚福华王海英肖红更多>>
- 相关机构：东北石油大学山东科技大学中国石油天然气集团公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程理学电子电信更多>>
- 基于VM特征值融合的模型检索算法研究
- 2013年
- 小型专业模型库具有模型数量相对较小、相似度大、复杂度低等特点,现有的三维模型检索方法很难对其进行即快速又准确的检索.提出了基于VM特征值融合的模型检索算法,结合德国CCCC小组提出的特征融合(Feature Combination),将法向面和视图特征结合起来,使用特征融合技术来增强对模型的描述能力.通过实验证明了在小型专业模型库上能大幅度提高模型检索的准确度和效率.
- 尚福华于志东周亚东解红涛
- 关键词：三维模型VM特征提取
- 对传过程神经元网络在油井故障诊断中的应用被引量：2
- 2013年
- 为更好解决抽油机井示功图模式诊断问题,依据示功图绘制原理,将示功图识别看作动态系统连续曲线(位移-时间曲线和载荷-时间曲线)的模式识别问题。利用过程神经元能同时处理时、空二维信息,可自动抽取时变函数样本的过程模式特征,在机制上对时变信号的分类问题具有较好的适应性,提出一种基于对传过程神经元网络诊断模型及其学习算法。以油井实测数据对模型进行训练和故障识别,取得了较好的应用效果。
- 张强许少华李盼池
- 关键词：学习算法示功图故障诊断
- 量子衍生蜂群算法的设计与实现被引量：4
- 2015年
- 为提高人工蜂群算法的优化能力,提出一种量子衍生蜂群算法。在该算法中,蜂群采用基于Bloch球面描述的量子比特编码;采用量子比特在Bloch球面上的绕转旋转实现进化搜索;采用泡利矩阵获得量子比特的Bloch坐标;通过解空间变换获得优化问题的实际解。该方法的突出优点是能够同时调整量子比特的两个参数,并自动实现两个调整量的最佳匹配。函数极值优化及水淹层识别的实验结果表明,该方法的优化能力比普通蜂群算法确有明显提高。
- 杨淑云李盼池
- 关键词：量子计算
- 基于Bloch球面搜索的量子蚁群优化算法被引量：2
- 2013年
- 为提高蚁群算法的优化效率,提出一种基于Bloch球面搜索的量子蚁群优化算法。该算法用Bloch球面描述的量子比特对蚂蚁位置编码,用信息素强度和启发式信息构造的选择概率选择蚂蚁的移动目标,用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现蚂蚁移动,用Hadamard门实现变异以避免早熟收敛,在移动后的新位置完成信息素和启发式信息的更新。仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率优于其他量子智能优化算法。
- 李盼池王海英
- 关键词：蚁群优化
- 面向射孔数据协作的文件授权访问控制模型
- 2016年
- 适当的访问控制机制是支持协作系统正常运行的一项关键技术。建立适当的授权策略在协作系统中是有困难的,往往将传统的授权机制模型应用在协作系统中,不能为多用户之间提供足够的支持。针对射孔校深数据协同处理平台,结合射孔数据协同处理的动态过程,提出一种支持协作的文件授权访问控制模型,使其更适合于协同工作环境的访问控制。重点分析了多用户之间的动态授权机制,采用文件信任评价机制保证权限文件的安全性,基于Hash-索引数据库,保证权限文件在协作系统中的唯一性。介绍了文件授权访问控制模型各组件的构成及具体应用。在该模型中,用户权限值会随着其他多个用户授权而动态变化,用户能够通过对权限文件进行信任评价来防止恶意分享文件,获取其权限。
- 尚福华李盼
- 关键词：协同环境动态授权文件共享访问控制
- 基于数值积分的离散过程神经网络算法及应用被引量：7
- 2013年
- 为解决离散过程神经网络的训练问题,提出了两种基于数值积分的离散过程神经网络训练算法.分别采用三次样条积分和抛物插值积分直接处理离散样本和权值的时域聚合运算,采用梯度下降法实现网络参数的调整.以漫湾水电站的月径流数据预报为例,实验结果表明,两种算法性能接近,均优于基于正交基展开的过程神经网络.
- 李盼池施光尧
- 关键词：数值积分
- 基于QPSO的BP神经网络油田节能指标预测被引量：2
- 2013年
- 针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题,引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法,共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势,通过改进QPSO的平均最优位置的计算方法,实现基于BP神经网络和量子粒子群的油田节能指标预测.以大庆某采油厂注水泵机组单耗数据为训练数据,预测结果表明该方法能达到良好的预测效果,具有可行性.
- 尚福华杨慧张吉峰马明梅董桂苓
- 关键词：BP神经网络量子粒子群
- 基于IPSO-GNN的油田指标预测模型研究被引量：2
- 2014年
- 针对油田开发指标预测问题,提出将灰色神经网络(GNN)与改进粒子群算法(IPSO)相结合的组合预测模型(IPSOGNN),通过IPSO对GNN的a、u参数进行优化,改善了GNN的不足,有效地保证了预测精度。以油田开发指标中的含水率作预测算例,仿真结果表明:此模型的预测精度高于灰色预测模型、灰色神经网络以及BP神经网络模型,同时也表明了此方法的可行性与有效性。
- 严胡勇傅剑宇董建华颜卓李鸿李广砥
- 关键词：灰色神经网络粒子群优化算法
- 基于形态-变长夹角链码的测井曲线识别
- 2014年
- 在同位素示踪注水剖面测井中,磁性定位测井曲线的形态能直观反映井下工具的类型,针对曲线整体形态相似而局部曲率、幅度、波峰个数不同的识别问题,提出了一种以曲线形态语义与变长夹角链码结合的曲线编码和描述方法。用折线重构测井曲线,以曲线的形态类型,折线的长度和相邻折线的夹角作为特征描述,采用基因遗传算法求得最优权值,对折线长度和夹角特征分别进行加权,最后用特征加权K近邻算法实现对井下管柱工具的分类。实验表明该方法能有效的用于井下工具的识别。
- 尚福华赵擎华
- 关键词：K近邻算法
- 双正交小波阈值去噪在套管检测中的应用
- 2013年
- 为解决套损检测情况图像中的噪声污染对测井解释的影响,文中分析了几种图像去噪的方法,详细介绍了双正交小波理论的提出背景、基本原理、分解与重构、阈值去噪过程,利用双正交小波的正交性、多尺度性等优点,将其应用于套损检测情况图像去噪中,在频域上对图像进行去噪处理。试验结果表明,双正交小波去噪相比正交小波去噪有效地提高了图像的质量和信噪比,同时能够最大限度地保留原有图像的边缘特征,有利于后续的目标特征提取与识别。
- 尚福华李爽赵鹏王兴兆
- 关键词：双正交小波套管检测图像去噪
