高晓松
- 作品数：4 被引量：16H指数：3
- 供职机构：东北石油大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省科技攻关计划黑龙江省教育科学规划课题国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进型灰色神经网络模型在油田产量中的应用被引量：6
- 2013年
- 石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文基于传统的灰色预测模型,根据大庆油田1992～2011年产量数据,推出了两种改进预测模型,分别对灰色模型进行参数优化和初值修正,并采用神经网络确定了组合模型中各单项模型权重,建立了改进灰色-神经网络组合模型,对大庆油田产量进行预测。实际数据分析结果表明:灰色-神经网络组合模型不仅可以有效解决BP网络训练样本不足的问题,还能有效运用各单项模型信息,从而明显提高了精度。通过进一步的分析、对比及讨论,文章认为,灰色-神经网络预测模型运用于国内外石油产量预测,方法可操作性强,结论科学性显著。
- 张方舟严胡勇杨立全邱露露张媛媛高晓松
- 关键词：大庆油田灰色神经网络石油产量
- 统计分析技术在焊接培训中的应用
- 2014年
- 在传统焊接培训过程中,因培训数据量较大,人工无法从这些数据信息中来评价教与学的质量。文中使用描述性分析和推断分析项结合的方法来对培训记录进行分析、统计,从培训教与学的记录出发,分析培训周期长的根源,能够对焊接水平做监控指导,可以作为综合评估教师教授和学员学习情况的有效手段之一,对教师的教学水平和学员的学习能力以及适应学习的能力做综合掌握和控制,能在一定程度上指导教与学的工作,从而有针对性地进行培训,缩短培训周期,提高工作效率。
- 刘家发张方舟高晓松
- 基于粗集理论的气测录井数据归一化处理被引量：4
- 2015年
- 在现代录井工程中,地质情况的不同、钻井工艺的优差等诸多原因都会影响气测录井资料的录取。即使在同一地区、同一层位进行钻井勘探,测量的气测资料结果也会存在很大差异。可想而知如果在不同的地区、不同的层位进行勘探会导致测量气测资料变得更加困难与复杂。因此,快速、有效的规范气测资料及参数选择是现代录井工艺与油气层识别技术中至关重要的步骤。针对RBF神经网络算法具有收敛速度慢且不稳定等缺点,无法有效处理气测录井资料,文中提出了一种基于粗集理论的归一化处理方法,利用粗集理论对气测样本数据归一化处理后提高了RBF神经网络的训练速度。为了验证方法的可行性,以辽河油田的气测录井数据为背景进行仿真计算,实验结果表明此方法有效地提高了RBF神经网络处理气测录井数据速度。
- 刘华蓥孙春雨张方舟邱露露高晓松
- 关键词：气测录井RBF神经网络粗集理论
- 基于条件函数依赖的挖掘算法研究被引量：6
- 2015年
- 由于采用函数依赖(Functional Dependency,FD)对数据库的检测和修复还不够充分,现提出了条件函数依赖(Conditional Functional Dependency,CFD),其是在FD的基础上加入了语义约束。条件函数依赖的挖掘是一种重要的数据库分析技术,CFD挖掘是在FD挖掘的基础上通过条件分析进行更细粒度的信息挖掘,其时间复杂度较高。文中主要介绍了CFD的相关概念及CFD经典挖掘算法之一—CTANE,并对该算法效率进行改进。改进后的算法不仅可以提高数据挖掘过程中操作的效率,同时也将节省数据的存储空间。
- 张方舟高晓松
- 关键词：条件函数依赖数据质量数据清洗
