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Lithological Facies Classification Using Attention-Based Gated Recurrent Unit

Tsinghua Science and Technology 2024年第4期29卷 1206-1218页

作者： Yuwen Liu Yulan Zhang Xingyuan Mao Xucheng Zhou Jingwen Chang Wenwei Wang Pan Wang lianyong qi College of Computer Science and Technology China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China Shandong Provincial University Laboratory for Protected Horticulture Weifang University of Science and TechnologyShouguang 262700China School of Mechanical Electrical and Information EngineeringShandong UniversityWeihai 264209China Shandong Provincial Key Laboratory of Network Based Intelligent Computing University of JinanJinan 250022China School of Modern Posts Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing 210023China

Lithological facies classification is a pivotal task in petroleum geology, underpinning reservoir characterization and influencing decision-making in exploration and production operations. Traditional classification methods, such as support vector machines and Gaussian process classifiers, often struggle with the complexity and nonlinearity of geological data, leading to suboptimal performance. Moreover, numerous prevalent approaches fail to adequately consider the inherent dependencies in the sequence of measurements from adjacent depths in a well. A novel approach leveraging an attention-based gated recurrent unit (AGRU) model is introduced in this paper to address these challenges. The AGRU model excels by exploiting the sequential nature of well-log data and capturing long-range dependencies through an attention mechanism. This model enables a flexible and context-dependent weighting of different parts of the sequence, enhancing the discernment of key features for classification. The proposed method was validated on two publicly available datasets. Results demonstrate a considerably improvement over traditional methods. Specifically, the AGRU model achieved superior performance metrics considering precision, recall, and F1-score.

关键词： attention mechanism facies classification GRU MLP(multilayer perceptron)

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汉江狗头湾滩段航道整治工程方案

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水运工程 2024年第1期 178-183页

作者：李求生漆炼勇湖北省航道工程有限公司湖北武汉430056 湖北省港路勘测设计咨询有限公司湖北武汉430056

狗头湾滩段作为汉江中下游重要的通航河段,在丹江口水库和引江济汉调水工程实施后,其上游来水历时、流量均发生巨大变化,水流、泥沙运动和河床变化十分复杂。结合近年实测河道水文、地形资料以及模型试验资料研究狗头湾整治方案,重点分... 详细信息

狗头湾滩段作为汉江中下游重要的通航河段,在丹江口水库和引江济汉调水工程实施后,其上游来水历时、流量均发生巨大变化,水流、泥沙运动和河床变化十分复杂。结合近年实测河道水文、地形资料以及模型试验资料研究狗头湾整治方案,重点分析了该段浅滩的演变特征、水流与泥沙的运动关系以及碍航特性,提出整治工程方案。验证结果表明,整治工程的实施稳定了工程河段洲滩,束窄了中、枯水河宽,深槽普遍冲刷且走向稳定,中、枯水河势得以有效控制和巩固。研究成果可为狗头湾段浅滩和相似河道整治提供参考依据。

关键词：沙质河床复式浅滩航道整治工程方案

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Editorial

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Intelligent and Converged Networks 2023年第2期4卷 I0001-I0003页

作者： lianyong qi College of Computer Science and Technology China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China

The Internet of Things(IoT)is an innovative technology in the field of information *** goal of IoT is to connect various devices and objects through the internet to enable information sharing and interconnection,thereby achieving automation,intelligence,and more efficient *** development of IoT has significantly transformed our way of life in multiple aspects,including entertainment,sports,agriculture,manufacturing,and *** IoT applications,a large number of computing devices,sensors,and infrastructure are connected via the internet,resulting in the generation of virtually limitless *** and efficiently processing,analyzing,and mining IoT data have become a realistic challenge that requires in-depth research.

关键词： IoT interconnection thereby

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Edge Intelligence with Distributed Processing of DNNs:A Survey

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第7期136卷 5-42页

作者： Sizhe Tang Mengmeng Cui lianyong qi Xiaolong Xu School of Computer and Software Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210000China School of Computer Science Qufu Normal UniversityQufu273100China

Withthe rapiddevelopment of deep learning,the size of data sets anddeepneuralnetworks(DNNs)models are also *** a result,the intolerable long time for models’training or inference with conventional strategies can not meet the satisfaction of modern tasks ***,devices stay idle in the scenario of edge computing(EC),which presents a waste of resources since they can share the pressure of the busy devices but they do *** address the problem,the strategy leveraging distributed processing has been applied to load computation tasks from a single processor to a group of devices,which results in the acceleration of training or inference of DNN models and promotes the high utilization of devices in edge *** with existing papers,this paper presents an enlightening and novel review of applying distributed processing with data and model parallelism to improve deep learning tasks in edge *** the practicalities,commonly used lightweight models in a distributed system are introduced as *** the key technique,the parallel strategy will be described in *** some typical applications of distributed processing will be ***,the challenges of distributed processing with edge computing will be described.

关键词： Distributed processing edge computing parallel strategies acceleration of DNN processing

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A label noise filtering and label missing supplement framework based on game theory

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数字通信与网络:英文版 2023年第4期9卷 887-895页

作者： Yuwen Liu Rongju Yao Song Jia Fan Wang Ruili Wang Rui Ma lianyong qi College of Computer Science and Technology China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China Weifang Key Laboratory of Blockchain on Agricultural Vegetables Weifang University of Science and TechnologyShouguangChina China Unicom Taian Branch China School of Natural and Computational Sciences Massey UniversityNew Zealand General Education Department Shandong First Medical UniversityShandong Academy of Medical SciencesTai'an271000China College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhouChina

Labeled data is widely used in various classification ***,there is a huge challenge that labels are often added *** labels added by malicious users will affect the training effect of the *** unreliability of labeled data has hindered the *** order to solve the above problems,we propose a framework of Label Noise Filtering and Missing Label Supplement(LNFS).And we take location labels in Location-Based Social Networks(LBSN)as an example to implement our *** the problem of label noise filtering,we first use FastText to transform the restaurant's labels into vectors,and then based on the assumption that the label most similar to all other labels in the location is most *** use cosine similarity to judge and select the most representative *** the problem of label missing,we use simple common word similarity to judge the similarity of users'comments,and then use the label of the similar restaurant to supplement the missing *** optimize the performance of the model,we introduce game theory into our model to simulate the game between the malicious users and the model to improve the reliability of the ***,a case study is given to illustrate the effectiveness and reliability of LNFS.

关键词： Label noise FastText Cosine similarity Game theory LSTM

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Guest editorial:Special issue on security and privacy for AI-powered smart IoT applications

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Digital Communications and Networks 2022年第4期8卷 411-414页

作者： lianyong qi Jin Li Mehdi Elahi Keshav Sood Yuan Yuan Mohammad Khosravi Qufu Normal University China Guangzhou University China University of Bergen Norway Deakin University Australia Beihang University China Persian Gulf University Iran

The prevalence of Internet of Things(IoT)applications has generated an unprecedented volume of industrial data that create the main source of big data[1,2].How to effectively and efficiently preprocess,integrate,and analyze big IoT data from multiple sources is still a fundamental challenge[3,4].Fortunately,Artificial Intelligence(AI)has recently emerged as a key technology to achieving intelligent data analyses and scientific business *** algorithms can process the streaming data generated by distributed IoT devices and provide powerful tools to address complex big data analytics[5,6].Therefore,the adaptation of AI-based methods is highly demanded for achieving their full potential in smart IoT ***,the IoT devices,which run in an unstable environment and have poor computing capabilities,are often confronted with a range of application requirements,such as quick response,secure communications,and privacy protection[7,8].Currently,lightweight security and privacy solutions specifically designed for the devices and servers operating in the IoT environment are still lacking.

关键词： IoT smart unstable

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基于流程抽象的协同业务过程符合性验证

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2542-2555页

作者：莫启向吉祥汪煜祺代飞许小龙齐连永云南大学软件学院云南昆明650091 云南大学云南省软件工程重点实验室云南昆明650091 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650091 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东曲阜273165

验证协同业务过程与领域约束的符合性是一个关键问题,但现有工作需忽视对内部流程细节的处理,从而导致组织内部流程信息暴露、符合性验证误判及验证效率低下等问题。为此,基于流程抽象提出一种针对协同业务过程与领域约束符合性验证方... 详细信息

验证协同业务过程与领域约束的符合性是一个关键问题,但现有工作需忽视对内部流程细节的处理,从而导致组织内部流程信息暴露、符合性验证误判及验证效率低下等问题。为此,基于流程抽象提出一种针对协同业务过程与领域约束符合性验证方法。首先,利用标号迁移系统和符合性语言分别描述业务过程及领域约束;然后,基于弱轨迹等价将业务过程中含有的内部流程细节全部移除以得到抽象业务过程,并将其并发组合,得到抽象协同业务过程;最后,在协同业务过程与领域约束是否相符的问题上,利用模型验证技术进行自动验证。将针对协同业务过程符合性验证转化为对抽象协同业务过程符合性验证,从而能够有效地避免暴露组织内部流程信息、确保符合性验证结果的正确性及提高形式验证效率。为了阐述所提方法的有效性,利用实际协同业务过程集进行实验,并从分析效率上对所提方法进行评价。实验结果表明:对比现有工作,在协同业务过程与领域约束的符合性分析上,所提方法更加有效。

关键词：协同业务过程领域约束符合性模型检测弱轨迹等价

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基于Skyline和局部选择的启发式服务组合方法

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东南大学学报（自然科学版） 2011年第3期41卷 449-452页

作者：谢海军齐连永窦万春南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

为了改善现有基于QoS的Web服务组合方法的效率,在已有服务组合算法的基础上提出了一种新颖的基于Skyline点和局部选择的启发式服务组合方法SLOMIP(Skyline local optimi-zation mixed integer programming).该方法首先从候选服务集合中... 详细信息

为了改善现有基于QoS的Web服务组合方法的效率,在已有服务组合算法的基础上提出了一种新颖的基于Skyline点和局部选择的启发式服务组合方法SLOMIP(Skyline local optimi-zation mixed integer programming).该方法首先从候选服务集合中选出Skyline服务,可以证明如果存在最优服务组合方案,则其一定是由Skyline服务集中的服务组成的.然后,为了进一步缩小解空间,再从Skyline服务集中选取最优的K个服务进行最终服务组合方案的优化求解.与传统启发式服务组合方法的不同之处在于,该方法一旦获得解,必然是最优解而不是次优解.实验结果表明:在固定任务总数和固定候选服务个数的情况下,该方法的效率都远高于传统方法;K值越大,该方法的准确率越高.该方法可较大幅度地提高服务组合的效率,提升用户体验.

关键词：服务组合启发式局部选择 Skyline

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一种上下文感知的E-commerce评级大数据赋权方法

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上海大学学报（自然科学版） 2016年第1期22卷 36-44页

作者：齐连永窦万春周毓明南京大学计算机科学与技术系南京210093 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276826

电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上... 详细信息

电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上下文感知赋权方法(context-aware weighting approach,CWA),以选出少数"重要"的评级数据并抛弃大多数"不重要"的评级数据,从而确保商品质量评估的快速性和准确性.最后,通过一组实验验证了CWA的有效性.

关键词： E-commerce 用户评级大数据赋权上下文

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车联网环境下基于强化学习的边缘服务器部署策略

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3146-3155页

作者：严翰致许小龙代飞齐连永窦万春李彤南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276825 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 云南农业大学大数据学院云南昆明650201

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目... 详细信息

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目标,在保证低延迟和低能耗前提下实现边缘服务器间的负载均衡。根据路边单元位置信息用Canopy聚类获取初始的聚簇数,用模糊C均值聚类获取路边单元的初始划分,并输出路边单元归属优先级矩阵;通过强化学习获得路边单元归属的最优状态并计算聚簇中心作为边缘服务器部署位置。通过对比实验验证了该策略在低服务延迟和低能耗下,能够高度实现边缘服务器间的负载均衡,表明该策略具有优越性。

关键词：边缘计算负载均衡模糊C均值强化学习

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