基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

四川盆地页岩储层正演模拟地震响应特征

页岩气的储量巨大且具有低碳环保的优点,具有很大的勘探开发价值,但目前中国页岩气的勘探仍处于初步探索阶段。为了研究页岩气储层的地震响应特征,以四川盆地某气田为研究区,通过设计页岩地层楔状体模型进行声学介质波动方程正演,分别研究页岩储层厚度、地震子波主频及含气性的变化对页岩储层地震响应特征的影响。然后,根据该研究区的实际测井数据和地震资料,建立了连井剖面的二维地质模型,并对其进行声学波动方程正演模拟,最终对研究区储层响应特征进行分析,从而能够初步预测出有利的含气储层,并为验证后续反演结果的准确性提供可靠的依据,对四川盆地及其周围地区页岩储层特征的研究具有一定的指导意义。     

程序性细胞死亡因子5(PDCD5)在子宫内膜癌中的表达分析

为探究程序性细胞死亡因子5(Programmed cell death factor 5,PDCD5)在子宫内膜癌中的表达及功能,收集2014年6月—2016年6月行手术治疗的50例子宫内膜癌组织、50例正常增生期子宫内膜组织与50例子宫内膜不典型增生组织病例,利用免疫组化方法分析PDCD5蛋白的表达。结果显示,子宫内膜癌组织、正常增生期子宫内膜组织与子宫内膜不典型增生组织的PDCD5蛋白阳性表达率分别为46.00%、82.00%、64.00%,比较组间数据差异显著,P0.05。研究表明PDCD5对子宫内膜癌疾病的潜在诊断价值重大,PDCD5的表达下调与子宫内膜癌的发生发展具有十分紧密的关联性。     

等离子体合成射流激波-激波干扰控制数值模拟

为了减弱高超声速飞行器头激波和侧翼前缘激波的干扰，建立了等离子体合成射流对高超声速飞行器激波\|激波干扰控制的仿真模型，分析了等离子体合成射流激波-激波干扰控制的流场特性，探究了等离子体合成射流进行高超声速飞行器激波-激波干扰控制的效果,开展了激励器安装位置以及激励器注入能量的参数影响研究。研究表明：等离子体合成射流产生的弓形激波能使头激波抬起一定角度，减小头激波和侧翼前缘激波干扰，达到控制激波-激波干扰区热流和压力的效果；随着出口距离的增大，对热流和压力的控制效果先增大后减小；在一定范围内，注入能量越高，控制效果越好。     

大数据时代的石油地震勘探系统与软件平台

 石油勘探开发精度的不断提高,促进了低频可控震源、宽频带、宽方位、高密度和高效采集技术的推广应用,石油地震勘探已进入了大数据时代,对质量监控、数据处理、数据安全存储和管理带来了新的挑战。本文分析了石油地震勘探大数据的特点,阐述了中国石化基于Hadoop分布式大数据处理系统研发的π-Frame地震数据处理解释软件平台基本构架,举例说明了该平台在石油地震勘探大数据中的应用,对其发展前景进行展望。     

非线性双方案模型研究

介绍了非线性规划问题,比较了线性规划问题和非线性规划问题,研究了几种常见的非线性双方案模型。     

基于多行为融合的移动机器人路径规划方法

针对现有的移动机器人路径规划方法中存在的局部极小问题,提出了一种基于多行为融合的路径规划方法. 该方法定义3种机器人的基本行为并通过各行为间的切换完成路径规划任务. 其中,逃离局部极小行为利用尝试原则判断机器人是否落入局部极小陷阱,之后使用角度补偿原则逃离使机器人陷入局部极小陷阱的障碍物. 仿真结果和基于真实机器人平台的实验结果均证明本文方法较已有方法更具有可靠性以及适应性.      

基于绕射波的碳酸盐岩储层缝洞识别方法及应用

在塔里木盆地北部奥陶系碳酸盐岩储层中,沿断裂发育的溶洞和裂缝是重要的油气储集空间.因此,对于缝洞型油藏的地震识别关键在于断裂、裂缝和溶洞的刻画.溶洞和裂缝等储集空间存在形态多样性、多尺度性和非规则性,导致其地震响应通常表现为复杂的绕射波特征.基于绕射波的识别方法可从地震数据中去除反射波,只利用地震波场中的绕射信息进行分析.为此,首先基于平面波破坏滤波和均值滤波技术,从常规反射波数据中分离出绕射波数据;然后对比了不同分离程度的绕射波数据对溶洞的刻画能力;最后基于绕射波实际资料,对比分析相干属性和最大似然属性对断裂和裂缝的识别能力.实际资料的应用表明,绕射波信息能够有效地识别溶洞、小尺度断裂和裂缝等地质体,对碳酸盐岩缝洞型油气藏研究具有重要意义.     

碳酸盐岩小缝洞群储集体地震表征方法研究

塔里木盆地北部奥陶系储层为碳酸盐岩岩溶缝洞型储集体,储集空间尺度差异和结构变化大,非均质性强。随着勘探开发的不断深入,开发目标由大尺度溶洞向小尺度缝洞、孔洞集合体转移,以杂乱反射、连续波谷反射等地震反射特征为主的该类储集体的有效识别和精细表征是油田持续增储上产的关键。基于地震数值模型和物理模型模拟,针对小尺度缝洞储集体开展了多种地震表征方法的试算与地震属性敏感性分析;对于杂乱弱反射小尺度缝洞体,利用振幅曲率横向变化率属性能够较好地反映该类型缝洞储集体的空间展布;针对小尺度溶孔、裂缝型储集体,利用反射强度调谐累计频率衰减属性能较有效刻画储集体的边界轮廓。实际资料的预测结果与实钻井特征、成像测井资料相吻合,验证了小尺度缝洞储集体表征方法的有效性。