基于矩阵分解的小计算代价RPCA模型及应用

鲁棒主成分分析(RPCA)是处理前景-背景分离问题的常用模型,然而原始RPCA模型及多数改进模型直接使用核范数来近似矩阵秩函数,常导致求解效率低且分离效果不理想等问题,尤其是当背景动态变化时。为降低计算代价,改善分离效果,引入矩阵分解技巧,同时在模型中加入二值模板和置信图等时空约束信息,对基于核范数的RPCA模型进行改进,提出一种新的小计算代价RPCA模型。运用增广拉格朗日乘子法求解改进后的模型,并在大量真实数据集上进行数值实验。实验结果表明,与现有的模型相比,新模型的召回率、准确率及相似度等评价指标都有明显的改善,且分离精度和求解效率也显著提高。     

四川盆地龙王庙组优质储层形成与分布的主控因素

下寒武统龙王庙组是四川盆地安岳特大型气田的主力储层。本文基于盆地周缘露头、钻井岩心和薄片资料,通过龙王庙组地层对比、储层岩石学、物性特征、成岩作用等的研究,探讨了龙王庙组储层形成分布的控制因素。四川盆地龙王庙组整体上具有可对比性,储层岩性主要为粉-细晶(残余)砂屑白云岩、粉-细晶(残余)鲕粒白云岩、粉-细晶白云岩。储层属于中低孔低渗型。孔隙度>2%的储层厚度多在20~60m,川中磨溪地区较高石梯地区厚,向西北方向剥蚀,向东南方向厚度减小。龙王庙组储层形成和分布主要受控于3个因素:拉张槽继承性古地貌、同生期喀斯特作用和液态烃充注作用。拉张槽断层下盘形成的古地貌高地控制了龙王庙组颗粒滩的发育;同生期大气淡水溶蚀作用形成粒间溶孔和粒内溶孔,为后期成岩流体的进入和溶蚀孔洞的扩溶奠定了基础;生排烃高峰期的烃类充注作用,既能形成大量孔隙,又能对储层起到积极的保持作用。绵阳—长宁拉张槽东西两侧断阶形成的古地貌高地控制了龙王庙组早期优质储层的形成和分布;中三叠世期间拉张槽内下寒武统供烃中心与川中古隆起重叠地区是龙王庙组晚期优质储层最发育地区。四川盆地内龙王庙组优质储层最发育和天然气大规模成藏最有利地区均是绵阳-长宁拉张槽与川中古隆起相重叠区的东侧,即高石梯—磨溪地区。     

川中古隆起构造演化特征及其与早寒武世绵阳-长宁拉张槽的关系

根据早寒武世绵阳-长宁拉张槽的发现,为深化对四川盆地基础地质的认识开展相关构造演化研究。通过震旦系顶界古构造恢复,对比分析拉张槽分布范围与各期川中古隆起分布范围,研究了古隆起演化与拉张槽的关系。以拉张槽和古隆起为主体可将四川盆地划分为12个区域。认为川中地区的隆起是伴随着早寒武世拉张槽由隆起转换为凹陷演化形成的,川西南地区在晚震旦世拉张槽隆升剥蚀阶段已具有雏形。拉张槽东西两侧是相互独立的构造区域,印支期(晚三叠世)古隆起与拉张槽具有北东向联合古隆起特征。此后演化特征仍具有差异性,特别是喜马拉雅期至今的演化过程中,川西南地区的隆升幅度远大于川中地区,致使现今构造特征表现为震旦系顶界构造川西南与川中分别位于同一隆起构造的高点和斜坡位置。因此,绵阳-长宁拉张槽对震旦系-下古生界原生油气地质条件的控制和川中古隆起对震旦系-下古生界古今油气藏的形成、调整和保存具有控制作用。     

兴凯地裂运动对四川盆地灯影组优质储层的控制作用

早寒武世兴凯地裂运动形成绵阳-乐至-隆昌-长宁拉张槽。通过拉张槽东西两侧震旦系灯影组储层的对比研究,发现拉张槽对灯影组风化壳喀斯特、埋藏溶蚀、热液作用和储层物性具有重要的控制作用。靠近拉张槽,风化壳喀斯特作用强,灯影组储层溶蚀洞穴发育,储层沥青含量高,有机质酸埋藏溶蚀作用和热液作用强,基质孔隙度和渗透率大,储层物性好。拉张槽东侧由于断裂裂缝系统更发育,灯影组的埋藏溶蚀作用、晚期硅质热液活动和热液溶蚀作用强度要大于拉张槽西侧。     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

结合ODF和辨识集的特征选择

在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间.特征选择是文本分类的一个核心研究课题.提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率.     

修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

CAD/CAE技术在发动机活塞设计中的应用

活塞是发动机中最为重要的部件之一。运用CAD/CAE技术建立某活塞有限元模型,以及相应的边界条件,在此基础上对机械负荷作用下的活塞进行三维有限元分析,得到了活塞的应力和变形情况,为活塞的结构改进及产品设计提供理论依据。     

基于类别相关性和交叉熵的特征选择方法

文本分类首先要解决的一个问题就是特征选择.简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,提出了一个类别相关性方法,把交叉熵引入粗糙集并提出了一个基于交叉熵的属性约简算法,把该属性约简算法同类别相关性方法结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该方法首先利用类别相关性方法进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明,此特征选择方法效果良好.