基于遗传算法的人体穴位阻抗特征优化

为消除人体穴位的阻抗信号特征集中存在的冗余和不相关分量的问题,提出了一种基于遗传算法的人体穴位阻抗特征子集选择与优化算法.通过分析穴位阻抗信号的自回归（AR）模型谱图建立了穴位原始特征样本集,利用类内-类间距离判据构造遗传算法的适应度函数并改进遗传算法的特征优化算子.经人体穴位的电阻抗特征选择与优化实例分析表明：该方法具有较好的寻优性能和适应度稳定,在不增加原始信息的情况下,能够有效地减少分类识别的特征数和提高信号识别的准确率,且将穴位阻抗特征的平均状态辨识率提高9%左右.     

基于改进的AP和遗传算法的能量感知分簇路由协议

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限问题, 提出一种结合近邻传播算法(AP)和遗传算法的分簇路由协议(EAPGA). 该协议首先根据剩余能量、 节点间距离、 节点到基站的距离和节点中心度确定最优簇头; 然后在信道选择上, 通过簇头之间能耗偏差构建适应度函数, 并且利用遗传算法对每个信道进行寻优. 实验结果表明, 该协议保证了能量平衡和负载平衡, 使网络寿命达到最大化.     

一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法

针对模拟退火遗传算法中不合理替代方式以及孤立的比较机制,提出一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法.通过温度的逐步降温,可以在进化早期增强种群多样性,而在进化末期加速算法的收敛过程,有效克服了遗传算法容易早熟、局部搜索能力差的缺点.同时算法还使用了最优保留策略替代了轮盘赌选择算子,从而有效地减少了适应度相对高的个体在种群中快速扩散的可能性.研究结果表明:与常见的模拟退火遗传算法相比,新方法能够有效提高遗传算法的收敛性能.     

基于优化极限学习机的非侵入式负荷识别

在极限学习机的非侵入式负荷识别算法中,由于输入权值和隐含层阈值的随机产生容易导致误判,鉴于此,提出了一种改进的遗传算法优化极限学习机方法.对遗传算法中选择算子进行改进,改进方法为求解出个体的适应度值,并按从小到大的顺序完成排序,将排完序的种群等分成4份,按照比例从4份中择优组成新种群,对新种群中剩余个体再从适应度较大的...     

求解L_4(2~3)的遗传算法

通过分析正交阵列和遗传算法的特性,给出了正交阵列L4(23)的遗传算法的求解方案:确定编码的表示、选择算子、变异算子及适应度函数.实验表明,采用遗传算法求解L4(23)是可行的,有望求解更高阶的二元正交阵列,为正交阵列的求解问题提供了新的思路.     

基于遗传算法的文本聚类特征选择

传统的文本聚类特征选择方法不能发现最优特征集,而遗传算法能获得全局最优解且具有高的寻优效率,因此提出利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体,对其进行二进制编码,引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价.通过选择、交叉和变异的遗传操作,能较为快速地求出最优特征集.对公开的文本分类语料所进行的实验表明,基于遗传算法的特征选择使文本聚类结果的精度较之特征选择前提高了5.9%,而聚类时间减少了15 s.     

基于并行遗传算法的古体汉字识别技术研究

利用计算机技术识别《四库全书》文字的研究起步较晚,本文在分析前人研究成果的基础上,基于并行遗传算法,把古体汉字识别问题表达为一类带约束条件的组合优化问题.运用特征属性进行编码,采用并行遗传算法中的适应度函数优化和迁移策略,较好地改善了搜索性能.实验结果表明:并行遗传算法能有效地提高文字识别质量.     

改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

基于数据处理分组法(GMDH)的遗传选择算法与数据挖掘克隆技术

数据处理分组法(GMDH)的多层算法(MIA)是通过利用遗传算法的选择程序来实现的,该算法包含了为获取更少误差而生成的最优神经元的克隆操作.选择程序根据适应度以及网络输入的某种概率从已有的神经元中为新神经元寻找父代.克隆实质是对最优神经元的克隆体参数进行稍微调整.从机器学习库选出实验结果表明,通过克隆操作进行基因改造后的GMDH网络表现得比其它方法优越.     

基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型

为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合。以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测。实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP三种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高。     

细管长度对烃类气-原油最小混相压力的影响及其改进预测模型

低渗透油藏烃类气-原油最小混相压力（MMP）确定及影响因素评价一般多采用数值模拟方法,缺乏烃类气驱室内物理模拟实验。细管法是一种快速、准确确定最小混相压力及油藏采出程度的实验方法,本文以塔里木深层碎屑岩油藏注烃类气混相驱替为例,通过采用15 m、30 m、45 m不同长度的细管作为实验变量,探究细管长度对最小混相压力以及油藏采出程度的影响并进行对比分析,实验结果表明：随着细管长度的增加,最小混相压力由60.4 MPa降低至56.3 MPa,油藏最终采出程度由91.51%提高至92.88%,即注采井距越长,注入气与原油混相相率越高。最后,基于遗传优化算法（GA）,提出了一种考虑细管长度的MMP预测改进模型,该模型选取油藏温度、原油中间组分摩尔分数、原油挥发组分摩尔分数、原油C7+分子量、注入气临界温度为自变量。结果表明：针对本次3组实验数据,改进的MMP模型精度较高,预测误差分别为0.08%、0.24%、0.34%,具有良好的预测能力。该研究为细管参数对烃类气驱最小混相压力影响因素分析以及最小混相压力计算,提供了一种参考方法。     

神华煤直接液化反应动力学的辨识和量化

煤液化技术在当前我国的石油供需形势下尤为重要,其中动力学的研究对于煤液化理论的拓展有重要的指导意义。充分考虑了煤液化过程中可逆反应的存在,基于集总动力学的方法,提出了神华煤直接液化反应动力学模型,并采用了引入多重退火交叉策略的遗传算法估算参数值。通过估算值与实验值相比较,平均相对误差均小于10%。表明该遗传算法对于集总动力学参数的估值很有优势,而且所提出的动力学模型反应网络也具有一定的合理性和适用性。     

基于PVT相态图的凝析气井产出剖面测井解释

 针对国内凝析油气井数量日益增多而配套的动态监测技术却停滞不前的现状,提出凝析气田生产测井产出剖面解释方法。通过分析凝析油气井内流体特性（井筒中气油比大）,传统方法使用受限,提出基于相态图的凝析气井生产测井解释模型及相态变化模型,解释的油、气单相误差8%以内,为实现凝析气田产出剖面解释提供强有力的技术保证,并取得了较好的应用效果。     

振动信号在跨越油气管道安全检测中的应用

跨越油气管道安全检测是油气管道保护的难点,对此提出了一种基于振动传感器的跨越油气管道意外载荷检测方法。基于阈值处理理论,构建了阈值-模极大值去噪方法,将重心频率、均方频率和频率标准差作为判断油气管道运行状态的特征参数;通过搭建长输管道振动实验系统,采用外物撞击的方法模拟跨越油气管道的意外载荷,对振动信号进行降噪处理并提取特征参数。结果表明,与传统去噪法相比,本文提出的去噪方法信噪比和计算速度获得大幅提升;管道正常运行和外物撞击状态下的振动信号的相关特征参数存在显著差异,说明了振动信号作为跨越油气管道状态监测指标的有效性;振动信号相关特征参数随着信号源与传感器距离的增加而增加,而对管道输量不敏感;流体流向对振动信号有重要影响,信号源在传感器上游时,相关特征参数显著高于信号源在传感器下游的情况。     

气相色谱-质谱法测定薄荷原油中的掺假植物油

采用气相色谱-质谱法, 对掺加6种食用植物油的薄荷油进行快速、有效的鉴定分析.通过检测薄荷油中是否含有植物油的特征成分, 如亚油酸、油酸、棕榈酸、硬脂酸, 可以判断薄荷油样品中是否掺杂植物油. 对6种植物油(豆油、调和油、芝麻油、玉米油、花生油、菜籽油)经甲酯化后的特征成分和共有组分进行分析. 结果表明: 薄荷油经过甲酯化后, 利用植物油的特征峰, 能鉴别出薄荷油中是否掺有植物油, 最低可检出的掺加量为0.001%, 并且根据4种特征脂肪酸峰面积总和与L-薄荷醇峰面积比值, 可以初步推断植物油的掺加水平. 该检验方法灵敏、可靠, 可以为薄荷油的质量安全控制提供重要的技术依据.     

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,本文通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了控制元件PCS(process control systems)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。     

油气田生产经营活动经济效益分析方法研究

论述了石油工业企业在社会主义市场经济体制下切实加强和重视企业生产经营活动经济效益分析工作的重要性,提出了油气田生产经营活动经济效益分析的基本思路和方法,通过对相应的油气田生产成本、产量的计算分析,给出了降低油气田生产成本的对策;确定了油气田效益产量和无效益产量的方法,讨论了经济效益分析工作中应当注意的几个问题。     

确定特低渗油气层有效压裂的下限值—以泌阳凹陷安棚油田为例

安棚油田碎屑岩储层属扇三角洲沉积,储层埋藏深,胶结致密,具有特低孔特低渗储层特征;油气藏类型复杂,有普通黑油油藏、挥发油藏和凝析气藏等。通过综合应用Hobson法、产能法、浮力法等得到含不同流体储层的下限标准,确定了油层和凝析气层有效压裂的物性下限值,为压裂层位的选取和特低渗油气田的有效开发提供了科学依据。     

基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法

简要地介绍了不确定性、信息熵、联合熵、条件熵、互信息的基本概念。将地层含有某种流体属性(如油层)的特征参数的概率分布应用于联合熵中,提出其概率分布是特征参数X与流体的特征参数Y的距离函数,再用熵与条件熵之差计算得到的互信息去识别地层的流体属性,即提出了基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法。利用实际测井资料提取了油气层和水层的特征参数,并利用聚类方法识别出油气层和水层。识别结果与试油结论相符。该聚类方法不仅可用于识别油气层和水层,还可推广应用于划分地层岩性等领域。     

改进的非支配排序遗传算法优化气举配气

论述了气举优化配气的发展现状,提出了一种新的用分段线性函数表示的气举优化配气单目标和多目标模型。单目标模型以产油量最大为目标函数,而多目标模型以产油量最大且注气量最小为目标函数。以我国西部某油田某区气举井为例,进行了气举优化配气实例分析,给出了气举配气单目标模型的最优解和多目标模型的非支配解集,得到了最优配气方案下的产油量和注气量。