鄂尔多斯盆地富县地区长8油层组储层特征及控制因素研究

鄂尔多斯盆地延长组下组合目前已经成为石油勘探开发的重点区域,富县地区油藏类型主要以构造-岩性油藏为主。基于研究区长8油层组露头、岩心观察、铸体薄片、压汞等资料,同时结合测井资料等,对研究区长8油层组的储层岩石学特征、物性特征及孔隙结构特征等进行分析,结果表明,长8油层组岩石类型以长石砂岩为主,储集孔隙结构类型主要为粒间孔,长石溶孔次之,孔喉结构特征以微孔喉类型为主,储集层物性较差,属于特低孔、超低渗致密储层;储层物性特征主要受沉积及成岩作用双重因素控制。     

ONSA：传感网中基于优化非均匀统计特性的源匿名协议

针对无线传感网中分级信源位置隐私保护协议的特点,对不同尺寸簇及虚假信息注入统计特性在隐私性、延时和网络负载等方面进行了分析,在此基础上提出了基于优化非均匀统计特性的源匿名协议(ONSA),以优化非均匀分簇策略及相应符合非均匀统计特性的分级优化虚假信息注入方式来高效地保护信源节点位置隐私。仿真实验结果表明,与现有方法相比,ONSA能有效减少并均衡网络能量消耗,同时满足源位置隐私保护任务的实时性要求。     

多封闭区间三维模型的骨架提取与检索

提出了动态邻接封闭区间连接方法以及基于球面特征的检索方法。依据模型封闭区间的位置关系以及所占比重对原模型的多个封闭区间进行连接,将原模型合并成一个封闭区间,计算模型各点的m值,即测地线距离函数值,分裂区间,聚合成骨架点,去除冗余点得到连通的骨架;以m值最小的骨架点为球心,在骨架上建立 N个球面,提取球面相交的特征用于检索。实验结果表明,本文算法能有效提取多封闭区间三维模型骨架,提高三维模型的查准率。     

入侵检测中基于SVM的两级特征选择方法

针对入侵检测中的特征优化选择问题,提出基于支持向量机的两级特征选择方法。该方法将基于检测率与误报率比值的特征评测值作为特征筛选的评价指标,先采用过滤模式中的Fisher分和信息增益分别过滤噪声和无关特征,降低特征维数;再基于筛选出来的交叉特征子集,采用封装模式中的序列后向搜索算法,结合支持向量机选取最优特征子集。仿真测试结果表明,采用该方法筛选出来的特征子集具有更好的分类性能,并有效降低了系统的建模时间和测试时间。     

基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

基于红外热像技术铸坯表面质量检测的研究

为了提高连铸生产效率和铸坯质量,设计了一种基于红外热像技术的连铸坯表面质量实时检测系统,通过红外热像仪在线实时采集生产过程连铸坯表面热图像;并在VB基础上建立连铸坯缺陷特征图像评估系统,对采集的连铸坯的热图像进行分析运算和分类处理。采用Halcon软件建立人机界面,并结合实际生产数据,结果表明该系统降低铸坯的误报率,提高了铸坯质量和生产效率。     

基于积谱矩阵局部二值模式的欺骗干扰识别

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵( SPM)局部二值模式( LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期( PRI )的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺骗干扰识别的算法中,采用局部二值模式提取二维积谱矩阵的灰度图像特征。最后,通过仿真实验验证了算法的正确性,当雷达接收信号的信噪比( SNR)大于5 dB时,该欺骗干扰识别算法的平均识别概率优于90%。     

结合特征学习的粒子群求解极小碰集方法

基于模型诊断中的极小碰集问题是人工智能领域的一个重要课题,现实中很多实际问题都可以转化为极小碰集问题,如老师与课程问题,极小覆盖集问题等.通过对极小碰集问题特征的研究,本文结合粒子群优化求解极小碰集的算法提出了一个新的算法,来指导极小碰集的求解:引入学习机制,减少极小碰集求解中对无解空间的搜索;加入翻转策略,来加速极小碰集有解空间中的求解.实验结果表明本文提出的算法在求解极小碰集问题上的效率有明显提高.     

高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法

目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的,为求解高维多目标优化问题提供了一种新的思路和方法.近似解集的几何结构特征和Pareto占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性,而现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系,具有较大局限性.本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法,该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型,求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵,依据此矩阵度量目标的重要性,并利用Pareto占优关系改变程度选择满足误差阈值的目标子集,实现目标降维.通过与其他已有目标降维算法比较,实验结果表明本文提出的降维算法具有较高的准确性,并且受近似解集质量的影响较小.     

面向任务携行航材品种确定和消耗预测的特征选择分析

为进一步提高对携行航材品种确定和消耗数量预测的准确性,针对非线性多影响因素的品种分类和消耗预测模型中的特征选择问题进行研究.对影响携行航材需求的因素进行分析,建立三级特征体系,并针对品种确定和消耗预测提取相应的特征集合;采用XGboost、灰色关联度分析(grey relation analysis,GRA)、决策试验和评价实验法(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)等方法对各影响特征进行重要性排序和相关性分析;综合运用定性和定量分析方法筛选特征;分别建立可用于品种确定和数量预测的精简版特征集合.该研究可为后续提高携行航材品种确定和预测的准确率和运算效率提供参考.