陈妍
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：东北石油大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 一种基于正向云变换的混合计算神经网络及其应用被引量：4
- 2014年
- 针对数值信息与定性领域知识相互融合的计算问题,提出了一种基于云变换的混合计算神经网络模型。利用正向正态云发生器可实现定性概念到量化数值描述之间不确定关系的转换机制,建立基于云变换的混合信息计算逻辑和神经网络模型。将定性概念谓词通过云变换在概率意义下转换为数值变量,把计算规则表示为神经元,利用神经网络的学习性质来实现对定量与定性混合信息的自适应计算和推理。在算法设计中,将网络性质参数整合为一个粒子,利用粒子群算法对混合计算神经网络进行整体优化求解。以石油地质研究中的沉积微相自动识别为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。
- 许少华陈妍许辰张亚光
- 关键词：神经网络云模型学习算法粒子群优化
- 基于多示例多标记的抽油机故障诊断被引量：2
- 2016年
- 针对抽油机工况数据可从位移、载荷、电流等多个方面进行描述,若仅仅使用一个特征向量来描述抽油机工况数据会使其信息过于简化,丢失一部分有效信息的问题,以及工况数据具有多义性的特征,提出基于多示例多标记的抽油机故障诊断.该学习方法中,用抽油机的位移、载荷、电流数据作为抽油机工况样本包的多个示例,使用k-medoids聚类算法对样本包进行聚类,将多个样本包转换为若干示例,新示例的每一维表示样本包到样本各聚类中心的距离,再利用MLSVM算法对转换后的多标记问题进行求解.实验结果表明,多示例多标记学习能够及时、准确地诊断出抽油机故障问题.
- 陈妍许少华
- 关键词：抽油机故障诊断
