永久式防倒灌隔水采油工艺在长庆油田的应用

长庆油田存在严重的套管腐蚀损坏,采取的主要治理措施是隔水采油工艺技术。原有隔水采油工艺存在隔采周期短、检泵时水层倒灌污染油层、多次隔采后坐封难度大等问题,为此,试验应用了永久式防倒灌隔水采油工艺。现场试验、应用表明,该工艺具有隔采成功率高、隔采周期长等优点,能有效防止检泵时上部水层倒灌污染油层,具有很好的应用价值和推广前景。     

面向增量同生主题的维吾尔文爬虫的研究

针对传统的主题爬虫对网页信息缺乏在知识层面上的处理和理解的问题进行了研究,提出了一种面向增量同生主题的维吾尔文爬虫,通过建立一个增量主题词库优化传统的主题模型,来描述维吾尔文关键词的应用语境及场景,提高了计算网页相关度的准确率。用改进的IC主题敏感算法来预测子页面优先级,过滤无关的网页地址。依据上述方法编写爬虫系统,用构建的维吾尔文语料库进行实验,表明了基于此模型的爬虫具有更好的稳定性和准确度。     

面向维吾尔文的多模式匹配算法研究

维吾尔文多模式匹配算法是影响维吾尔文关键词过滤和检测性能的关键步骤之一.为此,考虑维吾尔文语法特点、书写方式、字母变换形式、特殊字母等因素,提出一种基于维吾尔文音节划分的多模式匹配算法.通过Bohum-sani函数的维吾尔语音节分解方法计算字符串音节数,利用Bohum-xekli函数得到字符串音节结构,按语法特点从右至左方式进行模式比较,实现维吾尔文多模式匹配.实验结果表明,与现有模式匹配算法相比,该算法具有更高的匹配效率.     

基于聋人案例的空间隐喻语义认知计算

我们从心理语言学的角度,对空间隐喻进行相似性分类和计算,使用多维量表和聚类方法,以聋人为被试分别进行了两个实验。实验结果表明,聋人为实现空间隐喻理解的计算,使用了地形空间和语法空间的特征信息,同时受手语语言特点的影响,其空间隐喻的认知主题包括手势者自身参照系、参照物的相对坐标系、手势空间的饱和度、以手部或胸部为边界。同时表明由于两种空间的存在,聋人大脑对空间隐喻的理解存在着层次,并且在长期使用手语交流的过程中,其地形空间和语法空间相互作用,影响了聋人大脑空间隐喻的结构和表征,从而导致了独特的高效快速空间隐喻计算。
     

GUI在含典型非线性系统分析中的应用

非线性系统的分析远比线性系统为复杂,缺乏能统一处理的有效数学工具。在许多工程应用中,由于难以求解出系统的精确输出过程。应用Matlab的GUI开发的典型非线性对系统性能分析仿真软件所设计的程序具有良好的用户界面。用此软件可使典型非线性对系统性能的仿真分析变得非常快捷、方便,是工程分析和教学中的一个有效的辅助工具。     

基于Matlab GUI的维吾尔文字符识别系统的设计

基于建立对视频中维吾尔文字符的识别提取系统,以视频中维吾尔字符为对象,首先对维吾尔文字符进行了字符检测,以便确定其维吾尔文字符在视频中的大小、位置,其次对所确定的维吾尔文字符进行字符定位以便作进一步的处理,然后运用Canny算子将其提取出的维吾尔文字符进行彩色图像转换为灰度化的边缘图像,最后利用Matlab GUI设计了维吾尔文字符的识别系统,实现了视频中维吾尔文字符的检测、字符定位、图像抖动、对比度调整、灰度化、边缘检测、提取字符等功能.实验结果均显示出该算法的优良性能,并证明了该识别系统性能的稳定性和极其良好的扩展性,为维吾尔文字符的识别研究提供了一个简单有效的仿真平台.     

一种全局LBF主动轮廓模型

LBF模型的能量函数对于水平集函数是非凸的,从而导致应用LBF模型分割的最终结果对水平集函数的初始化非常敏感。通过凸化LBF模型的能量函数,提出一种全局的LBF模型(GLBF)。该模型针对水平集函数是凸的,从而可以通过任意初始化水平集函数得到全局最优解。此外,该模型不必重新初始化水平集函数为符号距离函数,从而极大地提高运算效率。对灰度不均匀医学图像的分割结果表明,GLBF模型对水平集函数的初始化不敏感,优于传统的LBF模型以及目前具有代表性的LIF模型。     

基于单片机的凝析油撬控制系统设计

提出了一种基于单片机的凝析油撬控制系统的设计方案,该系统能有效地控制凝析油撬塔顶的气体压力、稳定塔的液位,换热器的温度及凝析油输出的流量。保证凝析油撬的稳定可靠的工作。该系统具备安全保护、工艺自动报警及管理功能。     

提高移动站点综合节能性能的新算法及性能分析

为减少移动站点(MS)的平均能耗(AEC)和其接收数据帧的平均等待时间(AWT),在分析IEEE802.16e规定的节能算法的基础上提出了一种休眠窗口的混合增长算法.该算法通过改变休眠窗口的增长速度,提高了移动站点节能综合性能.通过与IEEE802.16e规定的节能算法的对比分析和实验仿真验证了该算法的良好性能,并进一步考查了休眠模式中参数对算法性能的影响,有助于参数值的选取.结果表明:混合增长算法可以在获得更好节能特性的同时大大减少平均等待时间,尤其在到达率较低时,混合增长算法的平均能耗比指数增长算法降低15%～20%,平均等待时间减少50%～70%.