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段友祥: 作品数：126 被引量：351H指数：9; 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家科技重大专项山东省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程天文地球文化科学更多>>

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基于Web服务的随钻信息可视化关键技术研究: 随着油气钻探技术和信息技术的发展，随钻地质导向和随钻测井技术代表着当前世界钻井和测井技术的最高水平，其相关研究是油气资源勘探开发研究的前沿和重点领域，欧美等国家在该领域的研究和应用一直处于领先，但技术封锁和产品垄断严重。...; 段友祥; 关键词：油气勘探随钻测井信息可视化网络服务

优化记忆树的研究与实现: 分析当前人工免疫算法和模型,特别是记忆检测细胞的匹配效率及随着时间推移细胞越来越多占用资源空间的问题.RLAIS模型没有将时间作为控制因子抑制资源的膨胀,不能很好解决随时间推移细胞占用资源越来越多的问题,其一些改进模型在...; 段友祥王东亮王志刚; 关键词：人工免疫算法记忆检测器; 文献传递

一种通过交互界面实现用例抽取算法的研究与应用被引量：3: 2006年; 本文在对LENDI方法进行研究的基础上,引入了一种交互模式挖掘算法。这种算法以一个交互追踪序列集和一个定义的标准为输入,可以得到遗留系统的用例。; 段友祥郭辉林桂华

基于本体的钻具组合智能设计: 2018年; 为提高钻具组合设计过程中的设计知识利用率和设计效率,提出一种基于本体的钻具组合智能设计方法.该方法通过构建井眼参数、地层参数、模型知识以及钻井工程实例的本体模型,实现了对钻具组合设计知识的表示,构建钻具组合设计知识库,建立了本体间的语义映射关系,完成了对钻具组合设计知识的组织、推送和嵌入.最后,结合基于案例的推理方法,实现了对钻具组合的智能设计.; 邵波段友祥孙歧峰李洪强; 关键词：本体知识库

面向地质领域的实体关系联合抽取研究被引量：1: 2023年; 构建地质领域的知识图谱有助于便捷高效地共享和应用多源地质知识,而地质关系三元组抽取对地质领域知识图谱构建具有重要意义。针对现有实体关系联合抽取模型无法有效识别重叠三元组的问题,考虑地质领域专业知识的特殊性,基于预训练语言模型BERT建立一种用于地质领域关系三元组抽取的层级标注模型HtERT。采用中文预训练语言模型BERT-wwm替代原始的BERT模型作为底层编码器,以提高模型对中文的编码能力。在实体识别阶段,引入关于实体起始位置的嵌入表示来限制实体的抽取长度,从而提升实体识别的准确度。引入全局上下文信息和BiLSTM网络使得模型抽取到的特征能更精确地表示地质样本信息,增强模型对地质关系三元组以及重叠三元组的抽取能力。在地质领域数据集上的实验结果表明,HtERT模型相比于PCNN、BiLSTM、PCNN+ATT、CASREL等基线模型具有明显优势,精确率、召回率以及F1值分别平均提升15.24、10.96和13.20个百分点,验证了该模型在地质领域实体关系联合抽取任务中的有效性。; 吴雪莹段友祥昌伦杰李世银孙歧峰; 关键词：实体关系抽取地质领域

信息技术实验教学中心建设的探索与实践被引量：6: 2014年; 讨论了传统的单独设立实验室模式的弊端,论述了信息技术实验教学中心建设的基本原则,分析了实验中心建设所带来的新问题,指出中心建设并非是简单的实验设备、场地和人员的合并,而是一种资源平台建设和内涵建设,并进一步给出了解决问题的对策。依托信息技术实验教学中心构建了实验教学体系,完善了绩效考核机制和规章制度,理顺了教师与实验人员的关系,推进了实验室开放和实验改革,支持了学生科技创新,取得了良好的效果。; 石乐义李宗民段友祥牛庆玮; 关键词：实验教学中心建设实验教学

Web服务组合引擎的研究与实现: 随着电子商务和B2B应用的发展和需求的加深,企业应用系统要求可以在因特网环境下进行企业间的应用互操作和应用集成,要求能够依据新的需求,快速、灵活地集成各种已有的和新添置的业务应用系统,并使得它们可以有机地协同提供服务.W...; 段友祥相鹏; 关键词：企业应用集成 WEB服务组合工作流 PETRI网 WEB服务; 文献传递

Web服务组合引擎的研究与实现被引量：1: 2006年; 随着电子商务和B2B应用的发展和需求的加深,企业应用系统要求可以在因特网环境下进行企业间的应用互操作和应用集成,要求能够依据新的需求,快速、灵活地集成各种已有的和新添置的业务应用系统,并使得它们可以有机地协同提供服务.Web服务的动态组合为解决信息共享和应用协作的瓶颈问题带来了新的方案.引入了工作流技术,使用Petri网表示工作流模型,将工作流和Web服务技术组合起来,设计并实现了一个面向Web服务组合语言的通用的Web服务组合引擎.; 段友祥相鹏; 关键词：企业应用集成 WEB服务组合工作流 PETRI网 WEB服务

一种基于特征重标定残差卷积神经网络模型的抽油机井故障诊断方法: 本发明公布了一种基于特征重标定残差卷积神经网络的抽油机井故障诊断方法。其特征在于包括以下步骤：步骤S1：采集载荷和位移数据，将每个运动周期内的载荷和位移绘制成示功图；步骤S2：根据抽油机井的生产运行特性确定油井的工况，标...; 段友祥常城