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李欣: 作品数：61 被引量：203H指数：8; 供职机构：大连理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省哲学社会科学研究规划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程文化科学经济管理更多>>

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抽油机位置及状态智能监测系统被引量：2: 2014年; 对抽油机位置及状态智能监测系统进行了总体设计,以AVR单片机作为控制核心,利用GPS对油田抽油机进行精确定位,通过水银开关对抽油机的工作状态进行监测。通过SIM900A芯片将油井位置、抽油机的工作状态、控制板的温度、时间、信号强度以及SIM卡余额等信息通过GPRS通信传至控制中心,实现了对抽油机位置及状态的智能监测。; 关学忠孙立刚李欣于芳菲; 关键词：抽油机智能监测 AVR单片机 GPS

基于MapXtreme的WebGIS中间件的研究与应用被引量：30: 2003年; 提出了在MapXtreme基础上进行WebGIS中间件开发的设计方法。WebGIS中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性,使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境,减少程序设计的复杂性。将WebGIS中间件技术应用于油田地质图的动态生成、发布中,解决了油田分布式多数据源的访问、管理和地质图的动态生成、发布以及地质对象信息查询等问题。; 许少华李欣孙文德薛继伟肖红; 关键词：中间件 WEBGIS 地质图

社会共生视域下职业教育社会伙伴关系发展研究被引量：4: 2013年; 职业教育社会伙伴关系是职业教育及培训机构、政府、行业(企业)、社会中介组织在"共赢"的基础上,为提升职业教育质量及促进社会、经济和个人发展而自愿建立的合作关系。通过对职业教育社会伙伴关系的特征、建立过程、角色分析,对如何发展职业教育及培训机构、政府、行业(企业)、社会中介组织关系提出建议。; 杨丽波李欣; 关键词：职业教育

星形梳状超支化聚异戊二烯的合成: 星形支化聚异戊二烯系聚合物，由于其独特的物理化学属性和支化结构，可以在保持低的熔体和溶液粘度的同时得到高分子量的聚合物，即物理机械性能和加工性能的统一，这一直是异戊二烯科研工作者研究的热点之一。但异戊二烯通过常规的聚合物...; 李欣; 关键词：超支化聚合物聚异戊二烯阴离子聚合; 文献传递

GIS空间数据与属性数据的存储结构研究被引量：9: 2005年; 对G IS中所涉及的各要素进行抽象,并给出其存储结构,在此基础上提出了整体G IS空间数据与属性数据的存储结构,包括逻辑存储结构和物理存储结构。采用层次模型和关系模型相结合的记录式文件系统来对空间数据和属性数据进行存取,并结合索引和数据字典技术加快了数据的存取速度,解决了传统G IS中空间数据和属性数据分开存储带来的问题,提高了大数据量的G IS应用的存取效率。; 李欣相生昌许少华刘延军李小红; 关键词：GIS 空间数据属性数据数据模型

一种井控防喷器锁紧轴行程位置测量系统: 本发明的目的是提出一种井控防喷器锁紧轴行程位置测量系统，包括司钻台监控中心主机和对应不同位置的井控防喷器从机，其中，还包括主机ZigBee无线传感器数传模块，所述主机ZigBee无线传感器数传模块包括主机发送模块和主机接...; 关学忠李欣常志刚姜寅令张会珍王婷婷; 文献传递

一种基于序贯博弈的网格资源分配策略被引量：36: 2006年; 网格环境中资源的负载预测是实现资源优化分配的关键任务之一,而网格资源的动态性和异构性使得准确判断资源的负载状态十分困难.针对已有的分配策略对资源负载评估的不足,提出了一种基于序贯博弈的优化用户时间的网格资源分配策略.该策略将正比例资源共享的网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人序贯博弈,通过寻求该序贯博弈中各个阶段博弈的纳什均衡解来预测资源负载;然后利用此负载信息生成所有用户的最优出价组合和资源的优化价格;最后根据各用户出价,按比例分配资源的计算能力.通过对网格模拟器GridSim的实验研究,结果表明,该策略能够得到合理的用户出价,降低资源占用时间,从而弥补了Bredin提出的优化策略中未考虑资源未来负载变化的缺陷,实现了资源的优化分配.其结论说明运用序贯博弈方法预测资源负载是可行的,且能更好地适应网格环境下异构资源的动态性.; 李志洁程春田黄飞雪李欣; 关键词：网格计算资源分配序贯博弈 GRIDSIM

一类以三聚茚酮为电子受体的电致发光材料及其应用: 一类以三聚茚酮为电子受体的电致发光材料及其应用，其属于有机电致发光领域。该类衍生物以三聚茚酮为电子受体，咔唑、1，3，6，9‑四甲基咔唑、3，6‑二叔丁基咔唑、3‑咔唑基咔唑、9，9‑二甲基吖啶，吩噁嗪及吩噻嗪为电子供体...; 刘迪李欣; 文献传递

学习资源个性化推荐系统的学习者模型构建被引量：6: 2020年; 互联网的高速发展导致网络学习资源数量迅速增长,案例教学、理论教学等教学资源的个性化推荐受到更多关注。学习者模型是实现个性化推荐的依据。文章以CELTS-11学习者模型规范为基础,针对学习者的个性差异,在学习过程中对基本信息、学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等个性化特征展开研究,解决目前资源推荐系统的学习者模型中学习者特征描述不全面、个性化程度不高等问题,构建出了个性化的学习者模型,为学习资源的推送提供了有力的依据,应用效果表明了该方法的有效性。; 田枫李欣刘芳刘贤梅王梅张可佳富宇; 关键词：学习资源推荐系统学习者模型

基于量子粒子群神经网络的太阳黑子数预测: 2014年; 为了提高太阳黑子数的预测精度，论文提出了一种基于量子粒子群神经网络预测太阳黑子数的模型（QPSO-BP 网络）。首先基于前18个太阳周（1755～1953）的年均值，利用量子粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阀值，完成网络训练训；然后对第19太阳周（1954～2013）年均值进行预测，检验模型的预测能力。与普通 BP 神经网络预测的对比结果表明，该模型在逼近能力和预测精度两方面均有明显提高，从而表明基于量子粒子群优化的训练方法对于提高神经网络预测能力具有一定潜力。; 关学忠皇甫旭李欣佟宇孙立刚; 关键词：量子粒子群优化神经网络时间序列预测