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融合多策略改进的自适应狮群优化算法

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 85-93页

作者：刘苗苗张玉莹郭景峰陈晶东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

针对狮群优化算法种群差异性低、收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出融合多策略改进的自适应狮群算法。引入自适应参数改进Tent混沌映射用于种群初始化,保证随机分布的同时提高多样性和均匀遍历性;基于差分进化机制引入母狮位置更... 详细信息

针对狮群优化算法种群差异性低、收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出融合多策略改进的自适应狮群算法。引入自适应参数改进Tent混沌映射用于种群初始化,保证随机分布的同时提高多样性和均匀遍历性;基于差分进化机制引入母狮位置更新扰动因子,增强算法跳出局部最优的能力;融合二阶范数与信息熵形成步长扰动因子,通过自适应参数动态调整幼狮不同行为方式的选择概率,从而抑制算法早熟收敛;基于自适应Tent混沌搜索策略,通过局部最优解的多个邻域点改善适应度较差的个体,进一步提升算法的寻优速度和精度。在16个多类型的标准测试函数上,与多种智能算法的对比验证了所提算法良好的优化性能。为进一步评估所提算法的有效性,将其用于反向传播神经网络初始权重和阈值的优化,2个标准数据集上的实验结果表明,相比于其他算法,所提算法具有更高的分类精度。

关键词：狮群优化算法多策略 Tent混沌映射差分进化信息熵自适应混沌搜索

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融合噪声过滤的超关系知识图谱补全方法

计算机应用 2024年

作者：刘爽刘大庆孟佳娜赵迪大连民族大学计算机科学与工程学院

针对超关系知识图谱中限定符会为主三元组引入无关的噪声问题，提出融合噪声过滤的超关系知识图谱补全方法（HRNF）。首先，为了有效增强超关系事实，构建特征增强模块。利用卷积神经网络提取普通三元组特征，并通过异构图神经网络捕获... 详细信息

针对超关系知识图谱中限定符会为主三元组引入无关的噪声问题，提出融合噪声过滤的超关系知识图谱补全方法（HRNF）。首先，为了有效增强超关系事实，构建特征增强模块。利用卷积神经网络提取普通三元组特征，并通过异构图神经网络捕获超关系事实中的复杂关系结构。随后，将这两种特征进行融合，利用普通三元组的稳定性与可靠性来增强超关系事实中主三元组的信息，减少限定符引入的噪声影响。其次，为了更准确地融合特征表示，构建相关性感知模块。利用图注意力网络，通过动态学习不同节点间的权重，更新增强后的特征表示。最后，为了捕获复杂的语义信息，构建语义增强模块。利用Transformer模型，通过自注意力机制捕获序列中任意两个元素之间的依赖关系，从而生成最终的预测序列。此外，为了验证HRNF的有效性，在两个常用的数据集WikiPeople和JF17K上进行了广泛的实验。实验结果表明，在Wikipeople数据集上预测主三元组实体时相较于基线方法中最优结果，HRNF的MRR、Hit@1、Hit@10分别提升了0.6、1.1、1.8个百分点。在JF17K数据集上的MRR、Hit@1、Hit@10分别提升了0.5、0.5、2.9个百分点。这一显著提升证明了HRNF方法在处理超关系知识图谱补全任务中可以有效地减少限定符带来的噪声问题。

关键词：噪声过滤限定符超关系事实超关系知识图谱补全普通三元组

基于信息增强和掩码损失的红外与可见光图像融合方法

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光子学报 2024年第9期53卷 230-241页

作者：张晓东王硕高绍姝王鑫瑞张龙中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛226580

针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图... 详细信息

针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图像的特征信息,并设计交互增强模块以渐进交互的方式集成不同特征分支的互补信息,增强特征的细节表示;然后,在融合阶段设计注意力引导模块从空间和通道维度上关注特征信息,提升网络对关键特征的感知能力;最后,提出一种掩码损失以指导融合网络有针对性地保留源图像信息,提升融合质量。为验证所提方法的融合性能,在MSRS、TNO和LLVIP公开数据集上与9种主流的融合算法进行实验对比。结果表明,所提方法在定性和定量评估上均优于其它对比算法,生成的融合图像具有丰富的纹理细节、清晰的显著性目标和良好的视觉感知。

关键词：图像融合信息增强红外掩码引导滤波注意力引导

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基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

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石油地球物理勘探 2024年第1期59卷 23-30页

作者：赵娅管玉李盼池王伟东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 广东石油化工学院石油工程学院广东茂名525000

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模... 详细信息

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

关键词：储层岩性识别量子衍生涡流算法 T⁃S 模糊推理模型模糊集地震属性

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面向合同信息抽取的动态多任务学习方法

软件学报 2024年第7期35卷 3377-3391页

作者：王浩畅郑冠彧赵铁军东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因... 详细信息

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因此,采用深度神经网络结构对要素抽取和条款抽取两个任务间的相关性进行研究,并提出多任务学习方法.所提方法首先将上述两种任务进行融合,构建一种应用于合同信息抽取的基本多任务学习模型;然后对其进行优化,利用Attention机制进一步挖掘其相关性,形成基于Attention机制的动态多任务学习模型;最后针对篇章级合同文本中复杂的语义环境,在前两者的基础上提出一种融合词汇知识的动态多任务学习模型.实验结果表明,所提方法可以充分捕捉任务间的共享特征,不仅取得了比单任务模型更好的信息抽取结果,而且能够有效解决合同文本中要素与条款间实体嵌套的问题,实现合同要素与条款的信息联合抽取.此外,为了验证该方法的鲁棒性,在多个领域的公开数据集上进行实验,结果表明该方法的效果均优于基线方法.

关键词：多任务学习合同文本信息联合抽取注意力机制实体嵌套

采油单螺杆泵动态力学特性及疲劳寿命预测研究

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中国机械工程 2024年第8期35卷 1358-1365页

作者：祖海英孙金山叶卫东李大奇东北石油大学机械科学与工程学院大庆163318

针对常规采油螺杆泵定子橡胶疲劳失效的问题,以油田常用的GLB120-27型单螺杆泵为研究对象,开展了50℃油浸工况下定子橡胶材料疲劳试验,获取了橡胶材料的疲劳性能参数,并构建了疲劳寿命预测模型。运用ABAQUS软件对螺杆泵进行动态力学特... 详细信息

针对常规采油螺杆泵定子橡胶疲劳失效的问题,以油田常用的GLB120-27型单螺杆泵为研究对象,开展了50℃油浸工况下定子橡胶材料疲劳试验,获取了橡胶材料的疲劳性能参数,并构建了疲劳寿命预测模型。运用ABAQUS软件对螺杆泵进行动态力学特性有限元分析,基于数值模拟得到应力应变响应结果和定子橡胶材料单轴拉伸试验应力应变拟合表达式,计算了疲劳危险位置点应变能释放率的范围。利用构建的疲劳寿命预测模型对不同过盈量条件下的螺杆泵进行了疲劳寿命预测研究。结果表明,随着过盈量的增加,疲劳寿命呈指数函数下降,通过与某采油厂近5年单螺杆泵平均工作寿命的对比,发现基于裂纹扩展方法预测得到的螺杆泵定子橡胶疲劳寿命可以满足工程预测精度要求。

关键词：螺杆泵动态力学特性定子橡胶疲劳寿命预测

基于压力—速度解耦的深水井筒多相流高精度数值模拟新算法

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天然气工业 2024年第2期44卷 132-144页

作者：娄文强王志远孙大林张剑波孙小辉孙宝江油气钻完井技术国家工程研究中心·长江大学石油工程学院油气钻采工程湖北省重点实验室中国石油大学(华东)石油工程学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动... 详细信息

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动漂移流模型,将对流迎风分裂方法(AUSMV)的通量分裂方法与交错网格技术进行融合,优化了压力—密度解耦的高刚度问题,形成了压力—速度解耦的数值算法,并利用二阶优化守恒律的单调迎风—中心方案(OMUSCL2)空间重构+两步龙格库塔时间重构技术提升了数值算法的精度,最后建立了深水井筒多相流高精度数值求解算法,并验证了数值算法的精度与性能。研究结果表明:(1)与常规AUSMV算法相比,新算法具有较低的数值耗散,间断物理信息捕捉能力强,对井筒内气液两相前缘位置的识别度更高;(2)与注气量10×10^(4)m^(3)/d和15×10^(4)m^(3)/d井喷实验对比,新算法模拟井底压力的平均误差分别为1.79%和1.86%;(3)新算法在井口气体剧烈膨胀、超音速流动模拟方面表现出了良好的稳定性和鲁棒性。结论认为,该新算法不仅提升了常规数值算法的精度,同时可为复杂高动态流动系统的井筒压力调控提供有效的技术支撑,有助于提高我国深水井筒压力控制的理论水平,保障深水油气的有效开发。

关键词：深水多相流压力—速度解耦 OMUSCL2 AUSMV 交错网格

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控制策略对流行病首达时间的影响研究

电子科技大学学报 2024年第1期53卷 119-128页

作者：康泽王建波阳成许小可杜占玮西南石油大学计算机科学学院成都610500 香港大学公共卫生学院中国香港999077 大连民族大学信息与通信工程学院大连116600

针对网络结构影响控制策略延缓流行病空间传播的问题,对复合种群网络中存在的双种群结构、枢纽结构、一维线性结构和路径叠加结构进行了研究,分析病患隔离策略和航空管制策略在延缓流行病首达时间上的效果,并通过美国航空网络数据进行... 详细信息

针对网络结构影响控制策略延缓流行病空间传播的问题,对复合种群网络中存在的双种群结构、枢纽结构、一维线性结构和路径叠加结构进行了研究,分析病患隔离策略和航空管制策略在延缓流行病首达时间上的效果,并通过美国航空网络数据进行仿真验证。研究结果表明,流行病爆发初期,及时采取病患隔离策略的控制效果比航空管制策略控制效果更好;流行病传播路径的长度是影响首达时间的重要因素;路径叠加结构几乎不影响航空管制策略的控制效果,但在很大程度上却会抑制病患隔离策略的控制效果。

关键词：航空管制首达时间网络结构病患隔离

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基于注意力机制的联邦无线流量预测模型

软件学报 2024年

作者：柴宝宝董安明王桂娟韩玉冰李浩禹继国山东科技大学计算机科学与工程学院齐鲁工业大学(山东省科学院) 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训... 详细信息

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是在无线流量预测中,单个基站数据量有限,且不同基站流量数据模式异构,流量模式难以捕捉,导致训练得到的全局模型泛化能力较差.此外,传统联邦学习方法在进行模型聚合时采用简单平均,忽略了客体贡献差异,进一步导致全局模型性能下降.针对上述问题,提出一种基于注意力的“类内平均,类间注意力”联邦无线流量预测模型,该模型根据基站的流量数据进行聚类,更好地捕捉具有相似流量模式基站的流量变化特性;同时,设计一个预热模型,利用少量基站数据缓解数据异构,提高全局模型的泛化能力;在模型聚合阶段引入注意力机制,量化不同客体对全局模型的贡献,并在模型迭代过程中融入预热模型,大幅提升模型的预测精度.在两个真实数据集(Milano和Trento)上进行大量实验,结果表明该方法优于所有基线方法.并且与目前最先进的方法相比,在两个数据集上的平均绝对误差性能增益最高分别达到10.1%和9.6%.

关键词：无线流量预测联邦学习聚类注意力机制