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基于多项式曲线拟合的海上地震勘探拖缆定位

测绘学报 2022年第5期51卷 772-780页

作者：余文坤吴佩达张昊楠胡广浩阮福明戴吾蛟匡翠林中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 中海油田服务股份有限公司物探事业部天津300451 海洋石油勘探国家工程实验室北京100028

海上拖缆地震勘探作业过程中电缆在形状上通常呈现为光滑的曲线,传统的拖缆定位大多基于坐标递推的数值方式,对声学距离、罗经鸟方位角等观测值的建模在理论上不够严密。为使观测值得到更加充分的利用,本文提出一种基于多项式曲线拟合... 详细信息

海上拖缆地震勘探作业过程中电缆在形状上通常呈现为光滑的曲线,传统的拖缆定位大多基于坐标递推的数值方式,对声学距离、罗经鸟方位角等观测值的建模在理论上不够严密。为使观测值得到更加充分的利用,本文提出一种基于多项式曲线拟合电缆形状的平差定位模型。使用我国南海某工区海上拖缆勘探作业的实际数据进行测试,结果表明,本文模型估计的检波点位置精度约4.5 m,与传统模型相比精度最大改善率为58.1%,因此,本文模型能够更好地保障高精度海上地震勘探作业的顺利进行。

关键词：海上地震勘探拖缆定位多项式曲线拟合严密平差

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基于选择性集成算法的浸出率混合预测模型

仪器仪表学报 2013年第5期34卷 1049-1053页

作者：胡广浩毛志忠杨菲沈阳大学信息工程学院沈阳110044 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

一个精确的模型对浸出过程中浸出率预测是十分重要的。针对湿法冶金浸出生产过程中浸出率在线检测的难点,提出一种有效的混合建模方法,建立浸出率的预测模型。在对浸出过程进行分析后,建立了一个浸出过程机理模型。由于机理模型与实际... 详细信息

一个精确的模型对浸出过程中浸出率预测是十分重要的。针对湿法冶金浸出生产过程中浸出率在线检测的难点,提出一种有效的混合建模方法,建立浸出率的预测模型。在对浸出过程进行分析后,建立了一个浸出过程机理模型。由于机理模型与实际之间存在着较大的误差,因此建立了混合模型来减少误差。随后,针对小样本建模问题,提出了基于二进制PSO算法的选择性bagging集成算法,并将该算法应用于混合模型的误差补偿中去。实验结果表明该混合模型的预测精度比其他模型的预测精度高。

关键词：浸出过程预测混合模型选择性bagging集成算法

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基于两阶段领导的多目标粒子群优化算法

控制与决策 2010年第3期25卷 404-410,415页

作者：胡广浩毛志忠何大阔东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳110004

提出一种基于两阶段领导的多目标粒子群算法(P-AMOPSO).该算法包含4个改进策略:基于强支配排序与拥挤距离排序相结合的构造外部集策略,基于两阶段的领导粒子选择策略,基于高斯分布及均匀分布相结合的变异策略,基于邻域认知的个体极值更... 详细信息

提出一种基于两阶段领导的多目标粒子群算法(P-AMOPSO).该算法包含4个改进策略:基于强支配排序与拥挤距离排序相结合的构造外部集策略,基于两阶段的领导粒子选择策略,基于高斯分布及均匀分布相结合的变异策略,基于邻域认知的个体极值更新策略.通过几个典型的多目标测试函数对P-AMOPSO算法的性能进行测试,并与多目标优化算法进行对比.结果表明,P-AMOPSO算法具有较好的搜索性能.

关键词：粒子群算法多目标优化两阶段领导变异

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基于矢量基学习的浸出过程在线建模

控制与决策 2011年第4期26卷 629-632页

作者：胡广浩毛志忠何大阔东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳110819

传统的支持向量回归算法因基于批量训练方法而无法适应浸出过程在线建模实时性的要求.在分析研究一种基于矢量基学习的支持向量回归算法的基础上,提出了基于矢量基学习的浸出过程在线建模方法.利用贝叶斯证据框架优化模型参数,分析新样... 详细信息

传统的支持向量回归算法因基于批量训练方法而无法适应浸出过程在线建模实时性的要求.在分析研究一种基于矢量基学习的支持向量回归算法的基础上,提出了基于矢量基学习的浸出过程在线建模方法.利用贝叶斯证据框架优化模型参数,分析新样本矢量与矢量空间的夹角,从而推导出该样本是否为基矢量.将该方法应用于浸出过程浸出率的预测,实验结果表明,该方法不但能很好地跟踪浸出率的变化趋势,而且显著地缩短了运算时间.

关键词：支持向量回归矢量基在线建模浸出过程

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基于遗传和粒子群结合的文化算法

东北大学学报（自然科学版） 2009年第11期30卷 1542-1545页

作者：胡广浩毛志忠何大阔东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间... 详细信息

针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导,达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的.仿真表明,该算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法和GA-PSO混合算法.

关键词：粒子群优化文化算法遗传算法全局搜索混合结构

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海上地震勘探质量监督平台软件设计与实现

科技视界 2022年第8期 46-48页

作者：胡广浩阮福明朱耀强中海油田服务股份有限公司物探事业部天津300450

为解决海上地震勘探作业过程中各个作业单元数据分散、标准不统一、检索和分析困难问题,设计了海上地震勘探质量监督平台软件,它通过提供标准数据录入接口规范用户操作过程,实现了各业务单元数据有效整合和集中管理,给作业管理者提供全... 详细信息

为解决海上地震勘探作业过程中各个作业单元数据分散、标准不统一、检索和分析困难问题,设计了海上地震勘探质量监督平台软件,它通过提供标准数据录入接口规范用户操作过程,实现了各业务单元数据有效整合和集中管理,给作业管理者提供全新监督视角。它基于B/S架构,采用Java和PostgreSQL数据库实现,包括用户模块、工区模块、仪器模块、导航模块、现场处理模块、监督模块等。

关键词：地震勘探质量监督平台 B/S

基于VxWorks和FPGA的授时系统设计与实现

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计算机测量与控制 2022年第4期30卷 155-160页

作者：胡广浩张昊楠阮福明中海油田服务股份有限公司物探事业部天津300450

时间同步是海洋石油地震勘探中各系统协同工作的前提,同步精度直接影响着地震数据的精度;设计了一套基于嵌入式实时操作系统VxWorks和FPGA的授时系统,精度优于50μs;该系统采用工控VME机箱作为各模块载体,基于GPS时间源和FPGA三级计时... 详细信息

时间同步是海洋石油地震勘探中各系统协同工作的前提,同步精度直接影响着地震数据的精度;设计了一套基于嵌入式实时操作系统VxWorks和FPGA的授时系统,精度优于50μs;该系统采用工控VME机箱作为各模块载体,基于GPS时间源和FPGA三级计时器进行精准时钟守护;软件基于VxWorks设计,详细介绍了基于SNTP协议的网络时间服务编程方法;同时基于GPIO设计了一套通讯协议实现软件模块和FPGA模块的通讯;该系统在中国海洋石油物探船上实际应用结果表明:授时精度满足海洋石油勘探的时间同步精度要求,长时间且稳定的提供时间服务满足可靠性要求;在不失实时性和精度的前提下,该系统采用了模块化设计,良好的扩展能力,使之易于扩展出具有时间标定或时间服务的应用系统。

关键词：地震勘探授时 VxWorks FPGA GPIO SNTP

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湿法冶金浸出过程建模与仿真研究

系统仿真学报 2011年第6期23卷 1220-1224页

作者：胡广浩毛志忠周俊武何大阔东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳110004 北京矿冶研究总院北京100044

浸出过程是湿法冶金的重要环节。通过对浸出过程的机理的分析,建立了浸出率的动态模型;利用实验分析、辨识等手段确定了模型的主要参数,并用实际数据对模型分别进行了动态和静态实验,验证了模型的有效性及泛化性;同时,通过仿真实验分析... 详细信息

浸出过程是湿法冶金的重要环节。通过对浸出过程的机理的分析,建立了浸出率的动态模型;利用实验分析、辨识等手段确定了模型的主要参数,并用实际数据对模型分别进行了动态和静态实验,验证了模型的有效性及泛化性;同时,通过仿真实验分析了主要因素对浸出率的影响。

关键词：湿法冶金浸出建模系统仿真

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金融交易网络中隐组检测技术研究

金融交易网络中隐组检测技术研究

作者：胡广浩华中科技大学

学位级别：硕士

在复杂金融交易背景下,洗钱是一项重要的金融犯罪活动。随着科技的进步,这种洗钱活动也越来越趋于群组化。这些群组为了隐瞒其犯罪行为,会通过各种手段隐藏其存在,为此将它们称为隐组。链接挖掘技术不同于以单独的对象作为实例的传统... 详细信息

在复杂金融交易背景下,洗钱是一项重要的金融犯罪活动。随着科技的进步,这种洗钱活动也越来越趋于群组化。这些群组为了隐瞒其犯罪行为,会通过各种手段隐藏其存在,为此将它们称为隐组。链接挖掘技术不同于以单独的对象作为实例的传统数据挖掘技术,它更加注重对象之间的链接,在金融领域,这种链接即交易也构成了金融数据的主体。基于链接挖掘思想,根据隐组的表现形式,采用隐马尔可夫模型作为金融交易网络的进化模型。金融交易网络中节点的社会结构视为一马尔可夫链,节点之间的交易是互相独立的,且某时刻的交易图仅与该时刻节点的社会结构有关,所以节点产生的交易序列就是符合两个概率的隐马尔可夫过程,这样就建立了金融交易网络的隐马尔可夫模型。由于本文所研究的是隐组问题,因此对不存在隐组的情况不进行深入分析。仅在隐组存在的情况,一方面在确定节点社会结构的情况下,通过模型产生金融交易序列作为算法的输入来验证模型的正确性和有效性。另一方面根据模型产生的金融交易序列作为算法的输入,研究能判定网络存在隐组的概率与所观察交易强度序列周期数之间的关系。在检测隐组的过程中,遍历解空间的规模随着节点数的增加而成指数增长。为此采用遗传算法作为隐组的求解算法,并结合应用背景,深入讨论了运用遗传算法对其求解的过程,通过实验及结果分析,验证算法的有效性。设计并开发了金融交易网络中隐组检测的原型系统,给出了模型的整体框图以及主要模块的具体设计和实现流程,并分析了系统的性能。

关键词：链接挖掘隐组隐马尔可夫模型遗传算法