基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。     

双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法.     

基于神经网络结构搜索的目标识别方法

针对目标识别需求,对基于神经网络的深度学习方法展开研究。由于深度学习模型中包含了对数据的先验假设,因此人工设计神经网络需要领域内专家丰富的先验知识,且具有劳动密集与时间成本高的缺点。为了获得超越专家个人经验、表现更好的网络,采用一种可微神经结构搜索的高效结构搜索方法,将搜索空间放宽为连续的空间,然后通过梯度下降来优化体系结构的验证集性能,从而找到面向目标识别的最优神经网络结构。仿真实验结果表明,将基于神经网络结构搜索的目标识别方法应用于"低慢小"类目标识别是可行的。     

水泥浆封堵深孔预裂爆破合理封堵长度

针对深孔预裂爆破装药量大,传统炮泥封堵易发生“冲孔”的问题,提出以水泥浆为封堵材料,并对其合理封堵长度进行研究。基于水泥浆性能,假设凝固后的水泥浆与岩石为同一材料,阐述水泥浆封堵炮孔的作用机理;根据Starfield迭加法的基本思想,建立柱状药包等效多个球状药包计算模型,探究球状药包应力波衰减规律,计算球状药包在自由面的迭加拉应力;基于减弱爆破漏斗理论,以迭加拉应力与岩石抗拉强度相等为原则,推导封堵长度取值公式;利用数值模拟,分析了不同封堵长度下爆破后应力波的扩散范围与岩石的破碎范围;以新巨龙煤矿2302N工作面爆破法过大落差断层为背景,进行现场试验,借助钻孔成像仪观测炮孔周边岩层破碎情况。结合理论计算、数值模拟及现场试验确定水泥浆封堵长度为2.5 m。     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。     

一种新的混合分类器及其人脸识别的应用研究

随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义.     

选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

提出一种基于深度学习的多模型(卷积神经网络和卷积深信度网络)融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标(50个视频序列、30个跟踪算法)验证了:该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.     

高放射性核废料地质处置中铜腐蚀行为研究进展

 随着核工业的飞速发展,高放射性废物的处置成为重大安全和环保问题,而深地质处置是普遍接受的方案。在处置库花岗岩环境及无氧还原条件下,更适合的处置罐材料为高纯铜。本文从处置库的地质环境、铜处置罐的腐蚀、铜处置罐的寿命预测等方面,综述处置库环境下纯铜的腐蚀电化学行为的研究进展,以更好地评估纯铜在处置库环境下的耐蚀性能及预测处置罐的寿命。     

大数据时代的车牌汉字识别

在大数据时代, 交通信息成为网络数据量最大的数据来源之一, 智能交通成为必然需求. 车牌识别是智能交通的基础, 可广泛应用于车库管理、交通监控等工程中, 然而识别的准确率还有待加强, 已有算法对于字母、数字的识别准确率都非常高, 而对于中国特有的汉字识别却效果不佳. 提出用受限玻尔兹曼机组成的深信度网络算法来识别车牌字符, 大大提升了汉字识别的准确率, 使准确率达到99.44%.