期刊文献+
共找到11篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
复合模型与模糊推理联合的溢流风险分级评估新方法
1
作者 廖华林 屈峰涛 +1 位作者 许玉强 魏凯 《天然气工业》 北大核心 2025年第3期140-151,共12页
溢流作为钻井施工过程中的井喷前兆,对其及时准确识别和评估,对于降低井喷发生概率、保障安全高效钻井具有重要意义。为解决当前数据驱动的溢流风险评估模型在复杂地质环境作业中泛化能力不足和评估结果可解释性较差的问题,构建了具备... 溢流作为钻井施工过程中的井喷前兆,对其及时准确识别和评估,对于降低井喷发生概率、保障安全高效钻井具有重要意义。为解决当前数据驱动的溢流风险评估模型在复杂地质环境作业中泛化能力不足和评估结果可解释性较差的问题,构建了具备深度特征挖掘能力的组合卷积神经网络、长短期记忆网络与随机森林算法的复合模型(CNN-LSTM-RF),提取了数据特征、计算风险概率,并采用模糊综合评价方法确定了临界风险概率阈值;然后引入模糊推理,将专家经验转化为模糊规则,优化风险分级边界,提高溢流风险评估的透明度和灵活性;最后形成了一种基于复合模型与模糊推理的溢流风险分级评估方法,并成功将其应用于海上某油田的溢流风险管理。研究结果表明:(1)卷积神经网络(CNN)有效提取了多源数据的局部特征和空间关联,长短期记忆网络(LSTM)则捕捉了数据序列的长短期依赖关系,提升了模型处理复杂数据的能力;(2)模糊综合评价结合正态分布隶属度函数和置信度,能够准确计算临界风险阈值,实现了溢流风险概率的分级标定,提高了评估的可操作性;(3)该方法在低风险和高风险井段钻井溢流识别的准确率达到97.9%,显著降低了固定阈值方法的高风险误判率(降低44.92%)。结论认为,该方法在识别和评估高风险井段及预警方面表现出色,能够提前发出预警信号,在溢流风险分级评估中更加灵活,为实际钻井溢流风险管理提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 钻井风险 复合模型 模糊推理 风险分级 溢流风险 CNN-LSTM-RF Mamdani推理 模糊综合评价
在线阅读 下载PDF
基于综合因子载荷得分法的烤烟群体等级分级模型研究
2
作者 蓝周焕 杨美林 +5 位作者 童德文 石三三 林博雅 陈添昌 王旭 江海东 《农学学报》 2025年第1期75-80,共6页
为解决现有烤烟智能分级模型效率较低的问题,以烤烟群体数码图像为处理对象,以不同等级烤烟群体RGB颜色模型偏态参数、Lab颜色模型参数、HSV颜色模型参数、叶面纹理参数等4类31个表型参数为输入变量,构建基于贝叶斯分类算法的烤烟群体... 为解决现有烤烟智能分级模型效率较低的问题,以烤烟群体数码图像为处理对象,以不同等级烤烟群体RGB颜色模型偏态参数、Lab颜色模型参数、HSV颜色模型参数、叶面纹理参数等4类31个表型参数为输入变量,构建基于贝叶斯分类算法的烤烟群体等级分级模型F1。在此基础上,提出并验证以综合因子载荷得分法获得的核心参数作为输入变量所构建的分级模型F2,F2整体准确度达到了82.24%,较F1模型提升了12.82%,且5个等级判定准确度都超过了70%,可为高效、实用烤烟智能化收购系统的开发提供应用基础理论。 展开更多
关键词 因子分析 数码图像复合表型 贝叶斯分类 烤烟等级 群体分级 智能分级模型
在线阅读 下载PDF
基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略
3
作者 沈羽 赵旭 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期226-235,共10页
针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊... 针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比。研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)。该方法具有显著的应用潜力。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 精细复合多尺度模糊测度熵 天鹰优化器 极限学习机 AO-ELM分类模型 特征提取
在线阅读 下载PDF
巧解砂岩分类三角图 被引量:10
4
作者 张萌 黄思静 +6 位作者 冯文新 王雷 郑文宝 詹新 韩军铮 程振兴 彭靖松 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期423-429,共7页
在充分对比砂岩等边三角形和等腰三角形两种分类方案投点图的基础上,尝试从两种不同的思路对砂岩三角形分类方案投点图计算模型进行了推导,即直线方程推导模型和相似三角形推导模型,提出了更为简单的砂岩分类三角图投点计算模型。该计... 在充分对比砂岩等边三角形和等腰三角形两种分类方案投点图的基础上,尝试从两种不同的思路对砂岩三角形分类方案投点图计算模型进行了推导,即直线方程推导模型和相似三角形推导模型,提出了更为简单的砂岩分类三角图投点计算模型。该计算模型只与石英和岩屑的含量有关,而与三角图本身的形状(等腰或等边三角形)没有直接的关系。再根据Microsoft Excel所提供的逻辑函数建立了砂岩类型的自动识别模型,使大数据量砂岩的分类统计变得更加准确而快捷。最后通过对大数据量储集砂岩骨架组分的定量实例研究,验证了所建立的砂岩分类自动识别模型,以及砂岩分类三角图投点简化计算模型的良好效果。 展开更多
关键词 砂岩分类三角图 砂岩碎屑成分投点 等边三角形分类方案 等腰三角形分类方案 砂岩类型的自动识别模型
在线阅读 下载PDF
多子域隔离学习组合决策用于不均衡样本 被引量:2
5
作者 靳燕 彭新光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2475-2480,共6页
为进一步弱化数据不均衡对分类算法的束缚,从数据集区域分布特性着手,提出了不均衡数据集上基于子域学习的复合分类模型。子域划分阶段,扩展支持向量数据描述(SVDD)算法给出类的最小界定域,划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存... 为进一步弱化数据不均衡对分类算法的束缚,从数据集区域分布特性着手,提出了不均衡数据集上基于子域学习的复合分类模型。子域划分阶段,扩展支持向量数据描述(SVDD)算法给出类的最小界定域,划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存在相似样本的类重叠概念,对边界样本进行搜索,组合构成重叠域。子域清理阶段,基于邻近算法(KNN)的邻近性假设,结合不同域的密疏程度,设置样本有效性参数,对域内样本逐个检测以清理噪声。各子域隔离参与分类建模,按序组合产生出用于不均衡数据集的复合分类器CCRD。在相似算法对比以及代价敏感Meta Cost对比中,CCRD对正类的正确分类改善明显,且未加重负类误判;在SMOTE抽样比较中,CCRD改善了负类的误判情形,且未影响正类的正确分类;在五类数据集的逐个比较中,CCRD分类性能均有提升,在Haberman_sur的正类分类性能提升上尤为明显。结果表明,基于子域学习的复合分类模型的分类性能较好,是一种研究不均衡数据集的较有效的方法。 展开更多
关键词 不均衡数据集区域分布 支持向量数据描述 稀疏域与重叠域 子域隔离学习 复合分类器
在线阅读 下载PDF
基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法 被引量:2
6
作者 程蔚 吴海彬 郑洪庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3187-3191,共5页
针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过... 针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性,在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验,在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪,实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。 展开更多
关键词 移动物体检测与跟踪 多传感器系统 分类算法 复合动态模型 证据融合架构
在线阅读 下载PDF
竹纤维复合材料性能影响因素的综合衡量 被引量:2
7
作者 张庐陵 蒋天弟 《农机化研究》 北大核心 2005年第3期69-71,74,共4页
模糊理论应用领域很广泛,已在天气预报、图像识别、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制及人工智能等诸研究领域有较好的应用。为此,给出了影响竹纤维复合材料性能因素的模糊数学综合评判模型;定量地论述了各因素对竹纤维复合材料... 模糊理论应用领域很广泛,已在天气预报、图像识别、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制及人工智能等诸研究领域有较好的应用。为此,给出了影响竹纤维复合材料性能因素的模糊数学综合评判模型;定量地论述了各因素对竹纤维复合材料性能的影响程度,为竹纤维复合材料研究提供了一种有效的研究方法。 展开更多
关键词 竹纤维复合材料 性能 综合衡量 影响因素 模糊数学 综合评判模型
在线阅读 下载PDF
基于遥感影像的铜川市不透水层覆盖变化研究 被引量:5
8
作者 胡荣明 李少杰 +2 位作者 马春笑 黄远程 李朋飞 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期449-457,共9页
不透水层是指能够隔离地表水渗透到土壤的覆盖表面,以不透水层分布变化来研究铜川城市化进程。利用决策树分类结合生物物理成分指数(BCI)和裸土指数(MBSI)的方法对1986,1991,1996,2002,2007,2012和2017年的遥感影像数进行不透水层提取,... 不透水层是指能够隔离地表水渗透到土壤的覆盖表面,以不透水层分布变化来研究铜川城市化进程。利用决策树分类结合生物物理成分指数(BCI)和裸土指数(MBSI)的方法对1986,1991,1996,2002,2007,2012和2017年的遥感影像数进行不透水层提取,采用指标分析、重心轨迹偏移等方法探究不透水层空间扩展特征,并结合统计年鉴、DEM数据研究铜川市不透水层扩展驱动机制。结果表明:文中提出的基于决策树分类模型结合BCI和MBSI的方法对不透水层提取与验证数据的拟合优度达到0.88.铜川市的不透水层面积持续增加,面积从1986年的5.7 km 2增加到2017年的61.5 km 2,年均增长速度高达1.8%,特别是2007—2017年是快速城市化时期,增长面积占31 a变化总面积的69.3%.不透水层的重心呈先北后南的阶段性变化,1986—2002年向北移动,2002—2007年向南移动,2007—2017年继续向西南方向移动。通过对驱动力指标分析表明,经济及人口增长对不透水层扩展有着直接推动作用,矿产资源分布、地理环境限制和规划政策引导为影响研究区不透水层变化的主要因素。 展开更多
关键词 不透水层 生物物理成分指数 裸土指数 决策树分类模型 驱动力分析
在线阅读 下载PDF
CFRP制孔加工切屑形成过程及分类 被引量:1
9
作者 王义文 高贵敏 +2 位作者 付鹏强 蒋银红 许成阳 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期98-102,共5页
为了控制切屑形成,提高CFRP吸气式内排屑系统的排屑质量,建立了二维直角切削受力模型,研究了切屑的形成过程并对切屑形状进行预测并分类,用超景深显微镜(KEYENCE VHX-1000)对切屑进行观察,通过分析可得:切屑形成的主要原因是切屑弯曲折... 为了控制切屑形成,提高CFRP吸气式内排屑系统的排屑质量,建立了二维直角切削受力模型,研究了切屑的形成过程并对切屑形状进行预测并分类,用超景深显微镜(KEYENCE VHX-1000)对切屑进行观察,通过分析可得:切屑形成的主要原因是切屑弯曲折断与剪切失效,切屑的大小一般在1.02~1.80 mm,切屑的形状主要分为条形切屑、微圆型切屑和米形切屑三种,当温度达到树脂的玻璃化温度时,切屑发生变形,会出现C形屑并伴有纤维拔出现象,除不可估算占比的米形屑外,不同形态切屑的占比大小依次为条形切屑、微圆形切屑、C形屑和纤维拔出形切屑。实验结果与理论分析结果基本相吻合。 展开更多
关键词 CFRP 二维直角切削模型 切屑形成 切屑分类
在线阅读 下载PDF
基于机器学习分类算法的臭氧浓度等级预报在长沙的应用 被引量:5
10
作者 李细生 张华 +3 位作者 喻雨知 邓新林 谢倩雯 舒磊 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期453-461,共9页
为准确预报臭氧浓度等级,基于EC_THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA_GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,... 为准确预报臭氧浓度等级,基于EC_THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA_GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现:最优模型1~4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论:增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。 展开更多
关键词 机器学习 分类 臭氧 大气成分 数值模式
在线阅读 下载PDF
基于组MCP和复合MCP的人脑功能超网络分析及抑郁症分类研究 被引量:1
11
作者 薛晓倩 李瑶 +3 位作者 梁家瑞 Ibegbu Nnamdi Julian 孙超 郭浩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第1期210-217,共8页
近年来,脑功能超网络模型在脑疾病诊断中多有应用.传统的脑功能超网络大多通过LASSO方法进行构建,然而由于脑区间存在组效应问题,在过去的几年里,对LASSO方法进行延伸以进一步改善超网络成为主要研究内容,由此出现各种分组模型方法.但... 近年来,脑功能超网络模型在脑疾病诊断中多有应用.传统的脑功能超网络大多通过LASSO方法进行构建,然而由于脑区间存在组效应问题,在过去的几年里,对LASSO方法进行延伸以进一步改善超网络成为主要研究内容,由此出现各种分组模型方法.但这些方法均存在同样的问题,即惩罚函数对系数的过强压缩,导致模型中目标变量回归系数的有偏估计,使得噪声变量在压缩的同时,目标变量也进行了一定程度的压缩.因此,本文考虑到该问题,并在组效应的基础上,提出两种基于Minimax Concave Penalty(MCP)的无偏稀疏模型用以改进原有方法:组MCP方法和复合MCP方法.实验结果表明,两种方法均优于传统方法,而两种方法由于对变量是否进入模型采取了不同解决方式,因而构建的超网络结构差异较大,复合MCP方法构建的超网络的超边分布范围较为集中,而组MCP方法则较为分散;此外,复合MCP方法得到较好的分类表现和较高的分类权重.本文提出的方法所构建的脑功能超网络可以更好地表达抑郁症患者与正常对照的结构差异,具有重要的理论意义和临床价值. 展开更多
关键词 无偏稀疏模型 组效应 组MCP 复合MCP 分类
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部