石油科技中青年创新基金(05E7013)
- 作品数：42 被引量：179H指数：8
- 相关作者：李国和吴卫江姜芳林仁杰赵磊更多>>
- 相关机构：中国石油大学（北京）北京兆信信息技术股份有限公司中国石油化工股份有限公司更多>>
- 发文基金：石油科技中青年创新基金国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于深度信念网络的多采样点岩性识别被引量：12
- 2018年
- 岩性识别是储层预测中的一个重要环节.一方面,传统的机器学习算法缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征预测储层;另一方面,采用单一采样点作为输入,缺失相邻数据关联关系反映层位信息.针对此不足,本文以多个相邻采样点的地震数据作为输入和测井岩性数据作为输出,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对多采样点地震数据进行特征提取,逐层堆叠受限玻尔兹曼机(RBM)构建深度信念网络(DBN),并采用随机梯度下降算法对误差进行反向传递学习,最终构建岩性识别模型.以多点地震数据为输入,利用该模型实现地层岩性识别.通过多种智能建模方法实验对比,证实了多个采样点作为输入,隐含利用了部分地层信息,有效地提高了岩性识别的精度.
- 李国和郑阳李莹吴卫江吴卫江周晓明
- 关键词：岩性识别
- 基于概率统计局部聚类的曲线分段方法被引量：3
- 2006年
- 根据有序相邻对象具有相似性的特点,以概率统计信息为聚类准则,采用数据窗口为数据单位,按对象的排列顺序逐渐推进方式实现对象的初步聚类;然后对初步聚类的结果进行聚类边界的逆向和正向的反复调整,直至聚类边界稳定;最后由聚类族确定曲线的分段。通过对石油测井曲线的分段实验,处理结果满足生产要求,证实该方法不仅具有简易性和高效性,而且具有实用性。
- 李国和刘文胜
- 关键词：时间序列信息系统概率统计聚类
- 面向彩印标签的手机数码识别及应用
- 2015年
- 针对Android手机拍摄标签数字码实时识别的需要,以及拍摄图像具有分辨率低、亮度不均匀、背景复杂等特点,由手机拍摄直接获得灰度图像后,通过数字区域投影定位,获取只包含数字的图像;采用二值化进行灰度图像到黑白图像的变换;通过投影及归一化处理进行数字码图像分割,并对每个数字码图像进行细化获取细化数字码;基于统计学抽取数字码的特征;建立数字码模式特征后,采用最近邻域判别函数进行数字码识别,取得了良好的识别效果。
- 何云李国和林仁杰成一功吴卫江洪云峰
- 关键词：数字码标签手机图像处理
- 基于支持向量机的缺失数据补齐方法被引量：8
- 2006年
- 根据SVM在函数拟合方面的特点,建立了一个函数模型。通过确定主要影响因子和选定数据集后,对该模型进行了训练,最后成功地应用于缺失数据补齐。经过真实工程数据实验证实,基于SVM的缺失数据补齐方法具有明显实用性。
- 赵磊李国和马现峰
- 关键词：缺失数据支持向量机
- 基于人工免疫系统的沉积微相自动识别被引量：1
- 2008年
- 为了采用测井曲线实现沉积微相的自动识别,通过测井曲线变化趋势的编码和人工免疫系统的克隆免疫、变异等算子,建立基于人工免疫系统的测井曲线识别模型,实现了不等长特征曲线匹配过程的快速收敛。对胜利油田150个沉积微相进行识别,正确率达到95%,证实了该模型应用的有效性。
- 李国和赵决正江希
- 关键词：人工免疫算法模式识别时序数据测井曲线沉积微相
- 基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究被引量：5
- 2015年
- 为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_Ada Boost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。
- 闫博周在金李国和齐佳
- 关键词：BP神经网络ADABOOST算法
- 多种群遗传算法在微震震源定位中的应用被引量：12
- 2015年
- 微震震源的精确和快速定位对坑道安全的预测至关重要;在设定均质均速模型条件下,两两检波器的观测走时和计算走时的拟合差绝对值之和为适应度函数,把微震震源定位转换为求解优化问题;采用格雷码对震源位置进行编码,提高了遗传算法的局部搜索能力;同时采用两个群体独立进化,分别利用轮盘和排序方法从两个群体中选择优秀个体,将各种群中的优秀个体进行交叉运算和变异产生新的个体,从而提高了遗传算法的全局搜索能力;通过实验证实优化后的遗传算法在微震震源定位中具有较高的性能和精度。
- 王泉栋李国和吴卫江洪云峰刘智渊程远
- 关键词：多种群遗传算法格雷码
- 基于iPhone手机的数字码实时识别与应用
- 2015年
- 根据苹果手机拍摄防伪标签数字实时识别的需要,针对防伪数字字号较小的因素和苹果手机因拍摄距离的原因造成的图像缩小、数字模糊、背景复杂等问题进行处理,提高识别精度。首先通过人工选取数字码区域,并进行背景数字分离,定位获取数字图像;其次采用灰度化和二值化得到黑白图像;然后通过投影对数字码图像进行分割,并对每个数字图像进行归一化、锐化和细化;基于统计学抽取数字码的特征,采用最近邻域判别函数进行数字码识别,取得很好的识别效果。
- 成一功李国和林仁杰何云吴卫江洪云峰周晓明
- 关键词：图像处理IPHONE手机
- 基于Android手机的标签数字码识别与应用
- 2015年
- 为了实现商品的标签中印刷体数字码Android手机实时拍摄与识别,对手机拍摄图像进行灰度化、二值化、标签分离和定位预处理;进一步采用数字区域定位、数字分割和归一化处理后进行数字统计特征提取,通过特征相似性计算识别与矫正,实现高精度的数字码识别;由C语言实现图像处理功能,并形成动态链接库;采用Java,基于NDK调用动态链接库,形成具有交互功能的Android手机实时拍摄数字标签的识别系统;实验结果表明,Android手机实时拍摄与识别具有识别率高、稳定性好、操作简单的特点。
- 林仁杰李国和成一功吴卫江洪云峰
- 关键词：图像处理ANDROID手机
- 两个经典频繁子图挖掘算法的对比与分析被引量：2
- 2009年
- AGM算法和HSIGRAM算法是两个经典的频繁子图挖掘算法,在基于图的数据挖掘中有重要的应用.从算法思想和应用技术两个方面分析了AGM算法和HSIGRAM算法的异同点,结合基于图的数据挖掘的特性,提出针对这两个算法的改进策略.
- 吴卫江王智广张晶
- 关键词：频繁子图挖掘算法
