王潇潇
- 作品数：14 被引量：47H指数：3
- 供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程语言文字交通运输工程更多>>
- Mirosot机器人足球比赛中的多人协作射门策略被引量：2
- 2008年
- 通过对传统射门策略和几种改进策略的优缺点进行分析,提出一种新的基于多人协作和最佳射门区的战术传球及配合进攻的射门策略.实验结果表明,采用该射门策略后,由于更加注重球员之间的战术传球,使得控球时间明显增加,丢球率显著降低,且射门成功率明显提高.
- 马刚刘天时韩家新王潇潇
- 关键词：机器人足球
- 基于子种群保留的可逆电路合成混合算法被引量：1
- 2015年
- 为了进一步降低4bit以上中小规模可逆逻辑电路的量子代价,提出一种基于子种群保留的变长染色体编码混合算法.该算法在已有变长染色体编码混合算法的基础上,将子种群保留策略用于变长编码种群的进化,以保持种群多样性,避免陷入局部最优解;定义了变长编码染色体的近似度,以此作为种子提取和子种群划分的基础;提出了子种群重新启动策略和新的启发式子种群更新操作,克服变长编码种群进化过程中的遗传漂移,从而提高可行解率和解的质量.对4bit以上常用标准可逆函数测试结果表明该算法能大大降低合成可逆电路的量子代价.
- 王潇潇焦李成李阳阳
- 基于忆阻器蕴含门的逻辑电路综合进化算法
- 2016年
- 为了减小电路延迟,提出基于忆阻器蕴含门的逻辑电路综合多阶段进化算法（IMP-ELS）,求得在工作忆阻器数目取不同值的条件下的脉冲数优化电路.将问题建模为等式约束下的最小化问题,当约束违反降低到一定程度时,通过判别当前最优解与待求函数真值表符合的条件,计算与、或、异或三种余项函数之一,将其作为新的待求函数,启动新一轮进化,从而保证得到电路的可行解;设计蕴含门逻辑电路编码及初始化方法,减少随机初始化种群中的非法解和冗余门.对2~11bit标准逻辑函数测试结果表明：当工作忆阻器数目由2增大到3时,该算法对82%的测试函数平均脉冲数降低了28%.
- 王潇潇焦李成李阳阳
- 关键词：进化算法
- 全日制专业学位研究生导师队伍建设的思考与实践被引量：2
- 2018年
- 为更好适应社会发展对高层次应用型人才的多样化需求,教育部提出了以提高职业能力为导向的全日制专业学位研究生培养目标。为了保证新的培养目标下研究生培养质量,本文在分析全日制专业学位导师队伍应满足的要求,导师队伍建设面临的问题的基础上,从实践角度提出了当前全日制专业学位研究生导师队伍建设的相关举措。
- 韩家新王潇潇
- 关键词：全日制专业学位师资队伍建设
- 一种启发式的足球机器人传球路径搜索算法被引量：1
- 2007年
- 在机器人足球比赛的动态和不确定环境中,机器人一般选择带球进攻,为了增强比赛的水平和观赏性,可以开发更多的传球策略,这里特别针对前场传切进攻战术,提出了启发式的传球路径搜索算法。该算法考虑了影响传球路线的多方面因素,能在有效时间为持球机器人提供更多的可用传球路线,并生成更好的传球路线。
- 王潇潇韩家新马刚
- 关键词：机器人足球
- 一种复合故障预测动态建模方法
- 2008年
- 本文提出一种复合故障预测动态建模方法,将原有故障数据样本经过参数相关性分析,按特征输入支持向量回归机建立相应的故障预测模型,可以很有效预测未来较长时间的数据变化。对航空发动机的飞行参数进行预测的结果表明,该方法的预测精度优于现有的支持向量回归方法。
- 王潇潇牟浩江梁建海
- 关键词：故障预测动态建模
- FIRA 11VS11足球机器人主攻助攻配合策略的研究
- 2013年
- 本项目主要研究FIRA 11vs11大比赛场地环境下足球机器人的的配合策略、角色分配和设计问题。算法通过预测分析球在前场的不同位置设计不同的策略及动态分配各机器人需要执行的角色,除了原有的传球、射门角色外还设计了协冲、协助等辅助进攻角色来创造多次进攻机会,增大射门进球的可能性。算法中设计了若干调节因子,通过PID自适应调节参数最大限度的提高机器人射门的精准度。
- 许海杨东王雨辰王潇潇
- 关键词：射门
- 概率神经网络方法在岩性识别中的应用被引量：23
- 2007年
- 本文研究利用概率神经网络方法进行测井资料的岩性识别;建立了测井解释的岩性识别模型,并利用该模型对测试样本进行预测,预测结果与实际测量结果相比具有较好的一致性,其计算量小且预测精度与收敛速度较BP神经网络模型有了很大的提高;应用表明,概率神经网络在岩性识别问题中有着一定的应用前景。
- 程国建周冠武王潇潇
- 关键词：概率神经网络岩性识别
- 混合智能系统在测井储层识别中的应用
- 2007年
- 介绍混合智能系统,并充分利用该系统在学习、自动模式识别和近似推理方面的优势,采用模糊神经混合方法对石油测井中的储层进行识别。该方法通过对测井数据的学习,运用模糊逻辑与神经网络相结合的混合系统对测井数据进行提取和优化;根据来自不同油井的观测数据,采用一个两阶段的策略决定预测模型的结构和参数,进而对测井储层进行识别。给出了该混合方法预测的初步结果,为油井的开发提供了重要的参考。
- 程国建张喜锋王潇潇
- 关键词：智能系统模糊神经储层识别模糊逻辑
- 构造性神经网络在测井岩性识别中的应用被引量：7
- 2007年
- 测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法———级联算法(Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法)及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。
- 纪福全程国建王潇潇朱战立
- 关键词：BP算法测井岩性识别
