基于井下环空参数的溢流智能预警技术研究 被引量：1

1

作者 葛亮 滕怡 +2 位作者 肖国清 肖小汀 邓红霞 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期126-134,共9页

随着油气勘探开发向复杂地层发展,钻井过程中发生井喷的风险增加,而溢流是井喷的前兆,所以早期溢流预警是实现安全井控预防的关键方向。针对传统预测算法在基于地面参数进行溢流预警时未分析溢流严重程度以及预测准确度不高的问题,通过... 随着油气勘探开发向复杂地层发展,钻井过程中发生井喷的风险增加,而溢流是井喷的前兆,所以早期溢流预警是实现安全井控预防的关键方向。针对传统预测算法在基于地面参数进行溢流预警时未分析溢流严重程度以及预测准确度不高的问题,通过对溢流征兆及溢流发生机理的研究,在利用环空电磁流量系统及其他系统直接测量井下近钻头处的环空流量和其他环空参数的基础上,建立了一种基于人工智能算法——随机森林的溢流智能预警模型来对溢流严重程度进行分类预测。为了验证该预警模型的可行性,通过搭建模拟实验平台进行测试,并与常规的BP神经网络相比较,结果显示该方法正确率高达92.68%,其分类预测的准确性明显高于BP神经网络。研究结果验证了随机森林模型进行井下溢流预警的可靠性,很好地实现了溢流的早期预警,为钻井提供了安全技术保证,具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 溢流智能预警 溢流征兆 环空参数 随机森林 人工智能

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基于非线性搜索策略的改进灰狼优化算法及其应用

2

作者 闵超 崔均熠 +2 位作者 赵超超 乔华 刘凤珠 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期537-547,共11页

灰狼算法(GWO)在大工业复杂的优化问题求解中存在许多不足之处,如容易陷入局部最优解、收敛速度慢、最优解精度低等缺点,由此提出一种改进的灰狼优化算法.在灰狼算法的基础上,通过引入非线性参数和新的位置迭代更新方程,构建一种基于非... 灰狼算法(GWO)在大工业复杂的优化问题求解中存在许多不足之处,如容易陷入局部最优解、收敛速度慢、最优解精度低等缺点,由此提出一种改进的灰狼优化算法.在灰狼算法的基础上,通过引入非线性参数和新的位置迭代更新方程,构建一种基于非线性策略的灰狼优化算法,并通过软件实现算法.通过8个标准测试函数在多维度下的数值对比实验和一个工程设计优化问题求解,分析验证算法的稳定性和优越性,并证明其性能均优于原有的GWO系列算法,是一种具有潜力的元启发式算法. 展开更多

关键词 优化算法 启发式算法 群体能算法 灰狼优化器 非线性策略

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基于动态隶属度的模糊时间序列模型的水质预测研究 被引量：2

3

作者 赵春兰 李屹 +2 位作者 何婷 武刚 王兵 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期1488-1496,共9页

科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提... 科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列水质预测新模型。首先,利用模糊C均值聚类从原始数据中构建隶属度序列;其次,利用经典的时间序列模型对不同的子隶属度序列进行预测,得到动态隶属度;最后,去模糊化得到水质指标的预测值。应用提出的新模型对岷江某断面的水质指标进行了短期预测,并与经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型进行对比。实验结果表明,新模型在RMSE、MAPE和MAE上均优于经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型,极大地提高了预测精度,可为水污染防治提供有价值的参考。 展开更多

关键词 水质预测 季节效应 模糊时间序列 动态隶属度

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基于市场资金流向分析的商品期货量化交易策略

4

作者 刘凤珠 闵超 文国权 《中国证券期货》 2023年第6期44-51,共8页

准确把握商品期货市场的资金流向规律是制定交易策略的关键步骤。本文对价格、持仓量、成交量等指标进行了研究,结合资金数量和资金流向关系,建立了研究国内期货市场状态的两阶段资金流向模型,并结合自适应动态三次指数平滑模型对资金... 准确把握商品期货市场的资金流向规律是制定交易策略的关键步骤。本文对价格、持仓量、成交量等指标进行了研究,结合资金数量和资金流向关系,建立了研究国内期货市场状态的两阶段资金流向模型,并结合自适应动态三次指数平滑模型对资金流向进行了预测。与其他模型相比,两阶段资金流向模型排除了动量效应的干扰,具有更真实的持续性和更高的拟合优度。同时,本文通过建立的资金流向模型改进了海龟量化交易策略,回测结果表明,改进后的交易策略使得投资年化收益率和胜率显著提高,并且使得最大回撤率至少缩小了一半,有效避免了原始海龟量化交易策略产生负收益和利润回吐过大的问题。 展开更多

关键词 两阶段资金流向模型 动态三次指数平滑模型 海龟交易策略的改进 最大回撤率 期货

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基于模拟退火法的概念集构造算法 被引量：10

5

作者 刘忠慧 陈建宇 +1 位作者 宋国杰 闵帆 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2021年第8期723-732,共10页

在形式概念分析中,构造概念格需要较高的时空复杂度,但仅部分格或概念集用于推荐应用.针对上述问题,文中提出基于模拟退火法的概念集构建算法.首先,提出候选概念生成技术,目标函数考虑概念外延相似度,解的更新采用Metropolis准则.再提... 在形式概念分析中,构造概念格需要较高的时空复杂度,但仅部分格或概念集用于推荐应用.针对上述问题,文中提出基于模拟退火法的概念集构建算法.首先,提出候选概念生成技术,目标函数考虑概念外延相似度,解的更新采用Metropolis准则.再提出概念筛选技术,以外延相似度为评价指标,选择每位用户的强概念构成集合.最后,提出推荐技术,利用外延中邻居用户的偏好,向目标用户提供个性化推荐.在5个公开数据集上的实验表明,文中算法的推荐效果和效率较优. 展开更多

关键词 形式概念分析 模拟退火算法 概念集 外延相似度 个性化推荐

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启发式概念构造的组推荐方法 被引量：5

6

作者 刘忠慧 邹璐 +1 位作者 杨梅 闵帆 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第4期703-711,共9页

形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同... 形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。 展开更多

关键词 形式概念分析(FCA) 组推荐 启发式算法 推荐系统

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基于聚类匹配的煤层气压裂效果主控因素识别 被引量：4

7

作者 闵超 代博仁 +3 位作者 石咏衡 杨兆中 李小刚 张馨慧 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期135-141,共7页

煤层气压裂效果与影响因素之间存在的非线性关系难以从机理层面进行系统分析,针对该问题,提出了一种基于聚类匹配的压裂效果主控因素识别方法。该方法从数据中挖掘影响因素的内在联系而非通过主观判断来分析压裂效果与影响因素之间的联... 煤层气压裂效果与影响因素之间存在的非线性关系难以从机理层面进行系统分析,针对该问题,提出了一种基于聚类匹配的压裂效果主控因素识别方法。该方法从数据中挖掘影响因素的内在联系而非通过主观判断来分析压裂效果与影响因素之间的联系。首先,以压裂后的产气指标数据为研究对象,利用凝聚聚类方法对样本井进行分类和效果评价;其次,利用K-means聚类算法结合信息增益排序与相关性分析,对影响因素进行分类与筛选,从中选取前置液用量、携砂液用量、含气饱和度、含气量、垂直应力、支撑剂用量、破裂压力、加砂强度8个因素;最后,对筛选出的因素进行样本聚类,将聚类结果与压裂效果的评价分类结果进行聚类匹配,实现了压裂效果主控因素的识别。与其他主控因素识别方法对比,验证了该方法的有效性和可操作性。该研究可为优化二次压裂施工方案提供技术支持。 展开更多

关键词 煤层气 压裂 凝聚聚类 主控因素 K-MEANS聚类 信息增益

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三支交互推荐 被引量：4

8

作者 徐媛媛 张恒汝 +1 位作者 闵帆 黄雨婷 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期973-983,共11页

模拟现实电子商务推荐场景,设计三支交互推荐模型,提出结合流行度区间和M-distance k近邻的混合推荐算法.在"推荐""不推荐"基础上引入"促销"构成三支,以丰富系统行为、降低推荐代价;构造序贯三支人机交互... 模拟现实电子商务推荐场景,设计三支交互推荐模型,提出结合流行度区间和M-distance k近邻的混合推荐算法.在"推荐""不推荐"基础上引入"促销"构成三支,以丰富系统行为、降低推荐代价;构造序贯三支人机交互,持续学习用户的消费习惯,并提供更精准的推荐;根据目标用户的消费记录,选择适当的推荐策略.在多个数据集上的实验结果表明,与其他粗糙集模型下的算法相比,该算法的平均代价更低. 展开更多

关键词 交互推荐 促销代价 推荐系统 三支决策

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用深度学习挖掘油田开发指标预测模型的知识 被引量：5

9

作者 钟仪华 王淑宁 +2 位作者 罗兰 杨金莲 岳永鹏 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期63-74,共12页

油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一--油田开发指标智能预测系统的选择预测方法... 油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一--油田开发指标智能预测系统的选择预测方法和模型的知识挖掘问题,基于油田开发的海量数据,利用深度学习的卷积神经网络和循环神经网络,提取反映油田开发动态特征和知识。在此基础上,结合已建立的油田开发指标预测的模型库及知识库,利用深度学习的实体和关系的联合提取方法,提出通过油田开发输入信息、油田开发动态特征指标、油田开发指标预测的模型库和知识库挖掘选择油田开发指标最佳预测模型的知识方法。概念设计的模拟实例表明,提出的知识挖掘流程可实现只要输入油田开发的相关信息,就能自主获得恰当的油田开发指标预测模型。 展开更多

关键词 油田开发指标 预测模型 知识挖掘 深度学习 实体与关系

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机器学习在油气行业中的应用进展综述 被引量：12

10

作者 闵超 代博仁 +1 位作者 张馨慧 杜建平 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1-15,共15页

近年来,随着深度学习的兴起,机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是,由于油气行业的特殊性和复杂性,目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库,也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外,深度学习方法的不可解释性,导致了... 近年来,随着深度学习的兴起,机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是,由于油气行业的特殊性和复杂性,目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库,也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外,深度学习方法的不可解释性,导致了学习的模型对环境的高度依赖,制约了机器学习在油气行业中的推广应用。从机器学习的发展阶段出发,介绍机器学习在油气行业各领域的应用中所涉及的重大突破及仍然存在的问题。针对油气行业中不同类型数据的处理方法、样本建立以及如何进行模型适应性分析等方面给出了建议,提出可解释机器学习在油气人工智能上的发展潜力以及研究方向。 展开更多

关键词 人工智能 机器学习 深度学习 油气行业 综述

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基于CBFS-CV算法的煤层气井压裂效果主控因素识别 被引量：1

11

作者 闵超 张馨慧 +2 位作者 杨兆中 李小刚 代博仁 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期168-174,共7页

准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合... 准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合梯度提升回归模型进行产能预测检验,形成了一种改进的煤层气井压裂效果主控因素识别算法。该算法可有效减少冗余性特征且增大相关性,并确定最佳特征数目。结果表明:煤体结构、储层参数(含气量、含气饱和度和临储比)和施工排量参数(最大施工排量)是影响研究区块压裂效果的3个主控因素,通过梯度提升回归模型验证CBFS-CV算法所识别出的主控因素的预测符合率达88%,证明了该算法的有效性。利用结果对该区块典型井进行主控因素分析,采用氮气泡沫解堵方案解决煤体结构差、煤粉堵塞等问题,现场施工后日产气量由288 m^(3)/d增至805 m^(3)/d,压裂效果明显改善。 展开更多

关键词 煤层气 压裂效果 主控因素 Copula互信息 回归模型 大数据

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多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射算法 被引量：1

12

作者 杨梅 曾雯喜 +1 位作者 方宇 闽帆 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期94-102,共9页

多示例学习(Multi-Instance Learning,MIL)研究对象的内部结构比单示例学习更加复杂.已有的MIL方法大都基于原始空间中的实例进行包映射,但这些方法通常忽略包的内部结构信息,难以保证所选实例与包在新特征空间中的关联性.提出一种多示... 多示例学习(Multi-Instance Learning,MIL)研究对象的内部结构比单示例学习更加复杂.已有的MIL方法大都基于原始空间中的实例进行包映射,但这些方法通常忽略包的内部结构信息,难以保证所选实例与包在新特征空间中的关联性.提出一种多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射(TAMI)算法.首先,实例选择技术根据包中实例的密度值和关联性,挖掘包内结构特征,选取实例原型;其次,实例选择技术选取具有峰值密度的实例原型作为代表实例;最后,自适应包映射技术通过定义新的映射函数将包转换为单向量进行学习.实验利用显著性检验从统计学的角度验证了TAMI在图像检索、文本分类等基本数据集上的有效性.结果表明,TAMI在图像检索和医学图像数据集上取得了比其他MIL算法更好的效果,并在文本分类数据集上表现良好. 展开更多

关键词 自适应映射 关联性 密度 实例选择 多示例学习

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近似概念的遗传生成算法及其推荐应用 被引量：1

13

作者 刘忠慧 王梓宥 闵帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期412-418,共7页

由于构造概念格的时间复杂度高,在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代概念格。但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用,因此将近似概念引入推荐应用,并提出基于遗传算法(GA)的近似概念生成算法(ACGA)和相应的推荐应用方案。... 由于构造概念格的时间复杂度高,在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代概念格。但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用,因此将近似概念引入推荐应用,并提出基于遗传算法(GA)的近似概念生成算法(ACGA)和相应的推荐应用方案。首先由启发式方法生成初始概念集合;其次用交叉算子对初始概念集合中的概念的外延两两求交集,从而得到近似概念;然后用选择算子根据外延相似度以及相关阈值筛选出满足条件的近似概念来更新概念集合,而不满足条件的近似概念由变异算子按照用户相似度进行外延调整,直到其满足条件;最后基于新的概念集合,根据邻居用户的偏好向目标用户进行推荐。在4个推荐系统常用的数据集上进行实验,结果表明ACGA生成的近似概念提升了推荐效果,尤其是在2个电影评分数据集上,ACGA与概率矩阵分解(PMF)算法相比,F1值提升了近78%,召回率提升了近104%,精确度提升了近57%;与K最近邻(KNN)算法比较,精确度提升了近12%。 展开更多

关键词 形式概念分析 概念格 遗传算法 近似概念 推荐系统

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三元概念的启发式构建及其在社会化推荐中的应用 被引量：1

14

作者 刘忠慧 赵琦 +1 位作者 邹璐 闵帆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期234-240,共7页

形式概念分析作为知识发现的方法,在理论分析和实际应用中已经取得很多成果。随着三维数据的涌现,许多学者开始了对三元形式概念分析的研究。但是,目前该领域的研究和应用较少,尤其还没有被应用到推荐系统。文中介绍了三元概念的构建及... 形式概念分析作为知识发现的方法,在理论分析和实际应用中已经取得很多成果。随着三维数据的涌现,许多学者开始了对三元形式概念分析的研究。但是,目前该领域的研究和应用较少,尤其还没有被应用到推荐系统。文中介绍了三元概念的构建及其社会化推荐应用。首先设计启发式信息,构造覆盖所有用户的三元概念集合,启发式信息旨在生成外延和内涵均有一定规模的强概念;然后根据拟推荐项目的属性来筛选用户合适的社会关系,并结合项目在概念中的流行度实现推荐预测。文中分别在真实数据集和抽样数据集中进行了3个实验。实验1对比了启发式方法和∨_(o c)运算构造的三元概念数量及其运行时间,其中∨_(o c)运算构造的概念数量少、耗时长且对推荐的提升效果不明显;实验2对比了推荐效果的精确度、召回率和F1值,揭示了增加条件可以有效提升推荐效果;实验3的结果表明,基于三元概念的推荐算法的推荐效果优于KNN及GRHC。 展开更多

关键词 三元形式概念分析 启发式算法 项目条件 流行度 社会化推荐

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内涵粗糙三支概念及个性化推荐

15

作者 刘忠慧 李鑫 闵帆 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期774-783,共10页

作为一种高效的数据分析工具,三支概念分析为推荐系统提供了新的思路。为解决评分系统中存在的数据稀疏问题,该文提出一种内涵粗糙三支概念以及基于它的个性化推荐方案。内涵粗糙三支概念由三支概念扩展得来,是由外延、正内涵以及负内... 作为一种高效的数据分析工具,三支概念分析为推荐系统提供了新的思路。为解决评分系统中存在的数据稀疏问题,该文提出一种内涵粗糙三支概念以及基于它的个性化推荐方案。内涵粗糙三支概念由三支概念扩展得来,是由外延、正内涵以及负内涵组成的三元组,正负内涵由外延结合对应的阈值α和β分别生成,内涵粗糙三支概念具有边界模糊、信息丰富等特点。首先,以最大化概念体积为优化目标,设计启发式方法针对每个用户生成相应的内涵粗糙三支概念;其次,移除重复的内涵粗糙三支概念以构成概念集;最后,基于正负内涵特性和推荐置信度,对用户进行个性化推荐。在6个公开数据集上进行实验,结果表明,与k NN、MF、IBCF、CFGAN以及基于形式概念的推荐算法GreConD-k NN和GRHC相比,该文算法具有更优的推荐效果。 展开更多

关键词 内涵粗糙三支概念 概念体积 概念集 启发式算法 个性化推荐

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页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法 被引量：4

16

作者 陈雁 王柯 +3 位作者 李祉呈 焦世祥 王占磊 蒋裕强 《海洋地质前沿》 CSCD 北大核心 2021年第5期57-62,共6页

随着页岩气勘探开发领域的快速发展,页岩储层的微观结构表征及分析技术显得愈发重要。其中基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段。现有的阈值分割方法主要有最大类间方差法、最大熵阈值分割法等,它... 随着页岩气勘探开发领域的快速发展,页岩储层的微观结构表征及分析技术显得愈发重要。其中基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段。现有的阈值分割方法主要有最大类间方差法、最大熵阈值分割法等,它们在各种图像分割任务上都取得了不错的成绩。然而,在页岩孔隙分割问题上,它们均存在耗时较长且不能有效分离薄片扫描电镜图像中的孔隙和基质等元素的问题。页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法能根据页岩薄片的不同特点,自适应地快速生成对应图像的最佳灰度阈值,自动识别页岩孔隙和基质等地质元素。在足206井的页岩扫描电镜图像上进行了实验,与传统方法进行对比,实验结果表明,页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法能准确实现孔隙和基质等元素的分离,在各类图像上都能高效地自动生成最佳灰度阈值,为页岩微观图像孔隙结构定量分析提供可靠基础。 展开更多

关键词 页岩薄片 孔缝分割 阈值分割 自动阈值生成

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融合标签结构依赖性的标签分布学习 被引量：1

17

作者 黄雨婷 徐媛媛 +1 位作者 张恒汝 闵帆 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期524-532,共9页

针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩展阶段,结合成对标签之间的关联性,构建结构化标签依赖性;在学... 针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩展阶段,结合成对标签之间的关联性,构建结构化标签依赖性;在学习阶段,结合该依赖性,构建学习框架;在恢复阶段,利用最小二乘法求解超定方程组以预测标签分布.与七种常用的标签分布学习算法相比,在八个开放数据集上进行实验,提出的算法在Euclidean距离、Sørensen距离、Squardχ2距离、Kullback‐Leibler散度、Intersection相似度和Fidelity相似度六个主流评估指标上明显占优. 展开更多

关键词 标签分布学习 标签扩展 标签恢复 标签结构依赖性 有限存储拟牛顿法

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基于代表的交叉验证分类 被引量：3

18

作者 王轩 顾峰 +1 位作者 闵帆 孙远秋 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第5期826-833,共8页

基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,在某些数据集上表现良好,数据的类别不平衡问题严重影响算法的分类精度。为尽量消除类别不平衡问题的影响,在k折交叉验证方法的基础上,针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,提出了3种集成策略。策略... 基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,在某些数据集上表现良好,数据的类别不平衡问题严重影响算法的分类精度。为尽量消除类别不平衡问题的影响,在k折交叉验证方法的基础上,针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,提出了3种集成策略。策略1依靠k折交叉验证,获得对应的k个基分类器,所有的基分类器组成委员会对未分类样本分类;在策略1的基础上,策略2选择分类精度相对较高的基分类器组成委员会,对未分类的样本进行分类;策略3在前2种策略的基础上,利用主动学习的思想,对训练集进行扩充,得到新的分类器再对未分类样本分类。实验所用数据集为UCI标准数据集,且对k的取值做了对比实验。结果显示,3种策略均有不同程度的提升,且k取5时总能取得较好的提升效果。对于不同数据集,应选择相适应的改进策略。 展开更多

关键词 代表选举 粗糙集 分类 集成学习 主动学习

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基于机器学习的汽油加氢裂化辛烷值损失预测和脱硫优化 被引量：3

19

作者 龙梦舒 闵超 +2 位作者 赵伟 张馨慧 代博仁 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第3期1076-1084,共9页

辛烷值损失的准确预测有助于汽油炼制过程的优化与控制,以达到更好的脱硫效果。原油的加氢脱硫是一个十分复杂的物化反应过程,对于该过程中的参数控制多依赖于工人的经验,因此基于大数据建立辛烷值损失预测模型可以用于优化脱硫效果,从... 辛烷值损失的准确预测有助于汽油炼制过程的优化与控制,以达到更好的脱硫效果。原油的加氢脱硫是一个十分复杂的物化反应过程,对于该过程中的参数控制多依赖于工人的经验,因此基于大数据建立辛烷值损失预测模型可以用于优化脱硫效果,从而提高产品质量,减轻工人的劳动强度,具有十分重大的实际意义。采用单因素分析、方差过滤、随机森林等方法进行了特征筛选,最后基于逻辑回归、BP(back propagation)神经网络以及支持向量机(support vector machine,SVM)三种机器学习算法构建了辛烷值损失预测模型。实验结果表明,基于SVM建立的辛烷值损失预测模型精度达到了98.24%,优于逻辑回归和BP神经网络预测模型。将该模型应用于脱硫优化,在生成汽油的硫含量达标的情况下,获得最优的控制变量组合,达到将辛烷值损失降到最低的目的。 展开更多

关键词 辛烷值 预测 加氢脱硫 机器学习 优化

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FLU-net:用于表征页岩储层微观孔隙的深度全卷积网络

20

作者 陈雁 李祉呈 +4 位作者 程超 焦世祥 蒋裕强 宋敏 王占磊 《海洋地质前沿》 CSCD 北大核心 2021年第8期34-43,共10页

页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段... 页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段,但是受扫描电镜图像灰度分布差异的影响,该方法需要逐一修改图像的最佳分割阈值以达到最好的孔隙分割效果,且阈值分割方法无法直接划分孔隙类别,这给后续的页岩微观结构定量表征带来了麻烦。为了实现页岩孔隙的智能识别和分类,笔者设计基于像素级语义分割的深度全卷积神经网络FLU-net,对页岩孔隙识别并分类为有机孔、无机孔(粒内孔、粒间孔)及裂缝,并结合孔隙尺度分类统计方法,分析不同类型孔隙发育数量、孔径大小、孔隙度等参数,实现页岩储层微观孔隙结构的自动化定量表征。以重庆渝西区块足201井区和四川盆地威远地区威204井区的页岩扫描电镜图像为研究对象,在对1600幅页岩扫描电镜图像原始数据进行人工标注并划分数据集后,使用FLU-net进行孔隙识别,结果表明,本方法具有较高的准确率,同时自动化程度和泛化能力均高于传统预测方法。因此,扫描电镜与基于深度学习的语义分割模型结合是定量研究页岩微观结构表征的有效手段。 展开更多

关键词 页岩孔隙 页岩储层 语义分割 孔隙识别 深度学习

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