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基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

电子科技大学学报 2020年第5期49卷 751-757页

作者：杜娟刘志刚宋考平杨二龙东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学石油与天然气工程博士后工作站黑龙江大庆163318 中国石油大学非常规油气研究院北京昌平区102249

为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基础结构采用深度分离卷积,提出一种可嵌入连续卷积层的正则化注... 详细信息

为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基础结构采用深度分离卷积,提出一种可嵌入连续卷积层的正则化注意力模块,对每个卷积层的通道进行压缩、注意力计算,并根据注意力建立通道失活机制,输出具有特征抑制或加强的注意力特征图。其次,在模型学习算法上,提出注意力损失函数抑制易分样本对模型训练损失的贡献,使模型训练关注难分样本。最后通过仿真实验验证有效性,结果表明该模型硬件存储仅为5.4 MB,故障诊断精度达95.1%,满足抽油机工况检测的诊断精度要求。

关键词：卷积神经网络故障诊断损失函数抽油机正则化注意力

自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题

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控制与决策 2017年第7期32卷 1217-1222页

作者：张强李盼池东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用... 详细信息

提出一种自适应分组差分萤火虫算法求解连续空间优化问题.利用自适应分组策略对种群进行分子群寻优,基于均匀设计理论调整算法参数,通过云模型算法来改进最优个体的随机扰动行为,引入个体能效吸引力来改进非最优个体更新方式.最后,利用差分变异算法和混沌理论完成个体变异.典型复杂函数测试表明,所提出的算法具有很好的收敛精度和计算速度.

关键词：萤火虫算法云模型均匀设计混沌连续空间优化

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基于用户生成标签的多视角特征学习方法

系统仿真学报 2016年第10期28卷 2362-2368页

作者：田枫尚福华刘卓炫沈旭昆东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

提出了一种基于用户生成标签的多视角特征学习方法。采用词袋模型分别得到媒体的内容特征表示和标签特征表示;通过媒体词汇和文本词汇的相关性建模,学习文本特征空间和内容特征空间的映射模型。在此基础上,给出了优化前后的特征表示具... 详细信息

提出了一种基于用户生成标签的多视角特征学习方法。采用词袋模型分别得到媒体的内容特征表示和标签特征表示;通过媒体词汇和文本词汇的相关性建模,学习文本特征空间和内容特征空间的映射模型。在此基础上,给出了优化前后的特征表示具备近似等距映射保持的理论依据。该方法相对数据集规模具备线性时间复杂度,适用于大规模数据集,具备多视角特征融合能力。基准数据集上测试表明,优化后的特征表示较特征拼接和相关成分分析等方法鉴别力更强。

关键词：多视角特征多视角学习用户生成标签特征学习

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基于上下文语境传播的多媒体语义标注改善

系统仿真学报 2016年第11期28卷 2860-2866,2877页

作者：田枫尚福华东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互... 详细信息

提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互增强过程集成为一个优化框架,通过近似求解策略,实现上下文语境信息传播。该方法充分利用了标签的上下文相关性和多媒体对象的内容相关性。数据集上的实验结果表明,该方法可大幅度提升标注性能。

关键词：多媒体标注语义标注语义改善语境传播

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泛集群环境中计算密集型任务流调度策略

控制与决策 2019年第12期34卷 2537-2546页

作者：张可佳胡亚楠李春生富宇李盼池东北石油大学计算机信息与技术学院黑龙江大庆163318 黑龙江省石油大数据与智能分析重点实验室黑龙江大庆163318

针对计算节点较多的泛集群环境下难以快速、合理地制定计算密集型任务流调度方案的问题,提出一种基于多目标连续竞买博弈的任务调度策略.建立多目标优化调度模型,降低多目标优化函数维度,并采用线性加权和法将其转化为总和目标函数,以... 详细信息

针对计算节点较多的泛集群环境下难以快速、合理地制定计算密集型任务流调度方案的问题,提出一种基于多目标连续竞买博弈的任务调度策略.建立多目标优化调度模型,降低多目标优化函数维度,并采用线性加权和法将其转化为总和目标函数,以保证最优解的合理性.为提高最优解搜索速度,引入ETC矩阵作为最优解表达形式,设计连续竞买博弈算法.模拟真实场景并通过与同类算法的对比,表明了调度策略在泛集群环境下的响应速度、资源性价比和总成本支出等方面具有明显优势.

关键词：泛集群环境计算密集型任务调度多目标优化连续竞买博弈

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利用多道相似组稀疏表示方法压制随机噪声

石油地球物理勘探 2017年第3期52卷 442-450页

作者：张岩任伟建唐国维东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318

针对目前地震数据随机噪声压制方法采用的稀疏表示方法中单一的正交基无法根据地震数据特征自适应调整基函数,基于数据分块的自适应超完备学习字典方法通常忽略块之间相似性的问题,提出基于多道相似组稀疏表示模型的去噪算法。由于地震... 详细信息

针对目前地震数据随机噪声压制方法采用的稀疏表示方法中单一的正交基无法根据地震数据特征自适应调整基函数,基于数据分块的自适应超完备学习字典方法通常忽略块之间相似性的问题,提出基于多道相似组稀疏表示模型的去噪算法。由于地震记录波形在邻近记录道存在较强的相似性,首先在训练窗口内计算与目标地震数据块所包含的多道记录的波形相似度,利用相似度最高的一组数据块构造多道相似组;然后采用自适应超完备字典学习算法完成基于多道相似组的字典构建与稀疏编码;最后通过迭代阈值收缩算法求解L1范数最小优化问题,逐步提高编码系数的稀疏程度,保留地震数据主要特征,压制随机噪声。与现有随机噪声压制算法对比,本文算法具有更高的峰值信噪比(PSNR),并且能更好地保持复杂区域地震数据同相轴的局部特征。

关键词：地震数据去噪稀疏表示多道相似组字典学习迭代阈值收缩

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抑制背景干扰的行人重识别方法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第4期34卷 563-569页

作者：刘志刚黄朝谢东军田枫李婷玉东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 东北石油大学应用技术研究院博士后工作站大庆163318 中国石油天然气股份有限公司冀东油田分公司信息中心唐山063004

为解决行人重识别中的相似背景干扰问题,提出抑制背景干扰的行人重识别方法.首先对多摄像头监控场景下的行人重识别中的前景与背景的隐含关系进行分析;然后设计背景抑制网络模型,包括前景子网络、背景子网络和噪声抑制模块;最后在噪声... 详细信息

为解决行人重识别中的相似背景干扰问题,提出抑制背景干扰的行人重识别方法.首先对多摄像头监控场景下的行人重识别中的前景与背景的隐含关系进行分析;然后设计背景抑制网络模型,包括前景子网络、背景子网络和噪声抑制模块;最后在噪声抑制损失函数的作用下增强前景子网络对行人特征的提取能力,抑制背景噪声.在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上进行仿真实验,结果表明,所提方法具有较低的计算复杂度,在提高模型识别性能的同时,可迁移能力有明显提高.

关键词：行人重识别背景干扰可迁移能力目标域

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基于内容检索的三维模型语义标注方法研究

基于内容检索的三维模型语义标注方法研究

作者：孙宁东北石油大学

学位级别：硕士

三维模型作为继声音、图像、视频之后的第四种多媒体数据在互联网中的应用空间十分广泛,但由于高层语义与底层特征难以转换,导致三维模型语义检索和标注过程中存在着语义鸿沟的问题。受国家自然科学基金(编号:61502094)与黑龙江省自然... 详细信息

三维模型作为继声音、图像、视频之后的第四种多媒体数据在互联网中的应用空间十分广泛,但由于高层语义与底层特征难以转换,导致三维模型语义检索和标注过程中存在着语义鸿沟的问题。受国家自然科学基金(编号:61502094)与黑龙江省自然科学基金资助项目(编号:F2016002)资助,本论文以三维模型进行快速识别与准确标注为目标,在综合对比了现有三维模型语义标注方法的基础上,对提升语义标注的性能进行了探索研究。具体研究内容如下:(1)为了实现三维模型的自动语义标注,本文设计并实现了一种基于近邻投票的三维模型语义标注方法(Annotation Method of 3D Model Based on Neighbor Voting,AMNV)。该方法通过提取三维模型的D2分布作为描述三维模型外部形状特征,在k近邻方法的基础上利用EMD来计算标注目标与数据集之间的相似度距离,利用k个特征相似的近邻模型所包含的已知标签对待标注模型的标注结果进行标签传播,最终实现三维模型的自动语义标注。(2)为了提升现有标注结果的多样性,本文提出了一种三维模型语义标注多样性的优化方法(Diverse 3DModel Annotation,DMA)。在现有标注结果的基础上,对三维模型的标注结果进行多样性优化。本文提出的方法利用了三维模型标签与标签之间的语义相似度计算定义三维模型多样性度量,通过综合考虑标注多样性与准确性,将低于标签相关性期望的标注结果重新排序,实现标注结果的多样性优化。(3)针对单纯依赖机器计算得出的标注结果可信度不高的问题,本文引进了人工查询相关反馈的三维模型语义标注优化方法。该方法主要依靠用户对三维模型的查询结果进行进一步的优化。通过用户主动查询相关标注结果并对结果进行二元置信度评分,实现现有标注结果与三维模型真实语义的相关性优化,最终实现三维模型标注结果的改善。为了满足现有三维模型检索和使用的需求,本文设计并开发了一个基于内容检索的三维模型语义标注系统。该系统在实现了三维模型的自动语义标注的基础上,提供了基于文本检索和基于内容特征检索的三维模型语义检索功能,另外还为用户提供了基于查询相关反馈的标注结果改善接口。通过本文提出方法的应用,该系统提高了三维模型检索和管理的性能,使用户在检索和使用三维模型时能够更加高效、便捷。

关键词：三维模型语义标注内容检索

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一种轻量化油田危险区域入侵检测算法

智能系统学报 2022年第3期17卷 634-642页

作者：田枫白欣宇刘芳姜文文东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

油田危险区域入侵是油田安防领域的核心问题,以目标检测的方式捕获实时发生的危险是区域入侵任务的重点。为了提高模型的实时性,本文提出结合跨阶段线性瓶颈模块和通道注意力机制的轻量化YOLO检测算法。首先以轻量化卷积模块与跨阶段局... 详细信息

油田危险区域入侵是油田安防领域的核心问题,以目标检测的方式捕获实时发生的危险是区域入侵任务的重点。为了提高模型的实时性,本文提出结合跨阶段线性瓶颈模块和通道注意力机制的轻量化YOLO检测算法。首先以轻量化卷积模块与跨阶段局部残差模块级联的跨阶段线性瓶颈模块搭建特征提取网络,大大减少了模型的参数量。在特征金字塔的特征融合模块前使用改进的通道注意力机制,增强特征的表达能力与特征的全局的关联性。在特征推理模块,使用中心归一化非极大值抑制方法进行输出优化,避免了对邻近目标的错误抑制。本算法在VOC2007数据集实验,精确率可达74.9%,优于大多轻量化检测算法,已在冀东油田部署应用,有效保证了油田作业人员的生命财产安全。

关键词：油田危险区域入侵目标检测深度可分离卷积轻量化通道注意力深度学习特征融合特征提取