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吴定地区陆上油田清洁生产方案设计与实施研究: 吴定地区陆上油田位于陕西省吴起、定边县域内，隶属于陕西省延安市、榆林市，系陕、甘、宁、蒙四省区交界地，盘踞了长庆油田、延长油田十多个采油厂，根据地质结构划分有吴旗油田、姬塬油田等，是陕西省油田开发的重要地区和板块。　　吴...; 张悦; 关键词：陆上油田清洁生产; 文献传递

基于元学习的微表情识别方法: 本发明公开了一种基于元学习的微表情识别方法，包括数据预处理；微表情特征提取和融合；模型预训练；微表情识别。提出的方法是基于元学习的，适用于小样本学习，将光流和帧差的融合特征分别输入用宏表情预训练和微表情预训练的元学习模型...; 宫文娟张悦; 文献传递

分流短节: 本发明提出一种分流短节，包括第一管体，所述第一管体内设有相互连通的第一腔室和第二腔室，所述第一腔室内设有增压泵组，所述第二腔室内设有沿所述第一管体径向设置的转动套，所述转动套上设有多个孔径不同的排流孔。通过增压泵组和转动...; 张悦谢翠丽王锴; 文献传递

一种压裂液用纳米钛交联剂及其制备方法及其应用: 本发明涉及一种压裂液用纳米钛交联剂及其制备方法及其应用。所述纳米钛交联剂，是由下列组分配制而成：钛化合物5‑15％，纳米颗粒材料5‑15％，分散剂70‑90％，所述的钛化合物是钛酸酯、四氯化钛、钛酸酯偶联剂之一或者是制备...; 王彦玲王坤任金恒张悦刘飞金家锋原琳; 文献传递

基于SDN的DDoS攻击防御系统被引量：4: 2021年; 软件定义网络(SDN)是一种新兴网络架构,通过将转发层和控制层分离,实现网络的集中管控。控制器作为SDN网络的核心,容易成为被攻击的目标,分布式拒绝服务(DDo S)攻击是SDN网络面临的最具威胁的攻击之一。针对这一问题,本文提出一种基于机器学习的DDo S攻击检测模型。首先基于信息熵监控交换机端口流量来判断是否存在异常流量,检测到异常后提取流量特征,使用SVM+K-Means的复合算法检测DDo S攻击,最后控制器下发丢弃流表处理攻击流量。实验结果表明,本文算法在误报率、检测率和准确率指标上均优于SVM算法和K-Means算法。; 王文蔚肖军弼程鹏张悦; 关键词：分布式拒绝服务支持向量机 K均值

一种pH值响应性可逆乳化剂组合物及其制备方法和应用: 本发明涉及一种pH值响应性可逆乳化剂组合物及其制备方法和应用。所述pH值响应性可逆乳化剂组合物，原料成分质量百分比如下：羧酸酰胺丙基二甲基叔胺10-30％，N,N-二(2-羟乙基)酰胺10-30％，脂肪醇聚氧乙烯醚2-1...; 王彦玲刘飞郭保雨王旭东任金恒王坤张悦; 文献传递

基于分组洗牌网络的含噪声标签高光谱图像分类: 2022年; 在有监督高光谱图像分类问题中,深度学习方法已成为主流,但是这类方法依赖于大量且准确的标签信息。而且,在高光谱图像分类的实际应用中,由于现场调查困难以及人工标注出现错误等,易出现噪声标签,导致模型性能下降。针对上述问题,文中提出了一种端到端的高光谱图像分类方法,基于分组洗牌缓解噪声标签的影响,并引入跳连接操作与鲁棒的损失函数,实现含噪声标签的高光谱图像分类。首先,通过捕捉高光谱图像初步的光谱信息,利用错误标签样本中的有用信息,跳连接操作实现高光谱图像特征重利用,对特征进行分组和洗牌,可以减缓高光谱图像特征之间的紧耦合性,增强模型的噪声鲁棒性;然后,利用鲁棒性损失函数训练模型。在带有人工生成的噪声标签的Salinas Valley、UP和KSC三个公开高光谱图像数据集上进行实验,证明了本网络优秀的噪声鲁棒性,提高了总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数这三个指标。; 王雷全朱同川秦智超刘金云张悦; 关键词：高光谱图像图像分类

一种压裂液用纳米钛交联剂及其制备方法及其应用: 本发明涉及一种压裂液用纳米钛交联剂及其制备方法及其应用。所述纳米钛交联剂，是由下列组分配制而成：钛化合物5?15％，纳米颗粒材料5?15％，分散剂70?90％，所述的钛化合物是钛酸酯、四氯化钛、钛酸酯偶联剂之一或者是制备...; 王彦玲王坤任金恒张悦刘飞金家锋原琳; 文献传递

一种pH值响应性可逆乳化剂组合物及其制备方法和应用: 本发明涉及一种pH值响应性可逆乳化剂组合物及其制备方法和应用。所述pH值响应性可逆乳化剂组合物，原料成分质量百分比如下：羧酸酰胺丙基二甲基叔胺10‑30％，N,N‑二(2‑羟乙基)酰胺10‑30％，脂肪醇聚氧乙烯醚2‑1...; 王彦玲刘飞郭保雨王旭东任金恒王坤张悦; 文献传递

一种稀土掺杂二氧化硅智能缓蚀体系的制备方法及其应用: 本发明公开了一种稀土掺杂二氧化硅智能缓蚀体系的制备方法及其应用，涉及金属防腐技术领域。该制备方法包括：将硅酸四乙酯加入乙醇溶液中，充分混合，向所得混合液中加入浓氨水反应，经离心分离、洗涤干燥后得产物一；将无水乙酸钠和乙酸...; 胡松青张悦李春玲孙霜青王秀民王志坤吕强; 文献传递

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张悦