中国博士后科学基金(20090460864)
- 作品数：20 被引量：88H指数：5
- 相关作者：李盼池王海英张强许少华宋考平更多>>
- 相关机构：东北石油大学黑龙江八一农垦大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学石油与天然气工程更多>>
- 基于分段线性插值的过程神经网络训练被引量：5
- 2011年
- 过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。
- 肖红曹茂俊李盼池王海英
- 关键词：过程神经元过程神经网络神经网络训练
- 一种基于模糊分类网络的信息分类方法被引量：1
- 2011年
- 针对信息搜索与挖掘中存在的关键词多义性及用户对所要查询信息的分类存在一定的模糊性问题,提出了一种基于模糊分类网络的信息挖掘方法。该方法利用模糊分类网络固有的对模糊信息的非线性处理能力和自适应学习机制,通过对WEB页面大量分类文档信息的学习,建立了基于模糊分类网络的信息分类器和挖掘模型。构造的信息分类模型结构简单、学习收敛速度快且易于实现。文中给出了分类策略和实现算法,并以中国石油网油气管道专题信息分类为例验证了方法的有效性。
- 潘俊辉
- 关键词：信息分类信息挖掘WEB文档
- 一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法被引量：1
- 2011年
- 针对文本自动分类时可能存在一个文本属于多类的问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和神经网络的文本自动分类方法。该方法采用模糊集理论,把特征项在文档中出现的位置作为反映文档主题的重要程度(隶属度),并在特征提取时充分考虑该位置信息,从而构造出模糊特征向量,使文本分类更接近手工分类方法。建立的网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中输入层完成分类样本的输入,隐含层提取输入样本所隐含的模式特征,输出层用于输出分类结果。实验部分以万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性。
- 潘俊辉王辉
- 关键词：文本分类模糊向量空间神经网络特征提取
- 量子过程神经网络模型算法及应用被引量：9
- 2012年
- 为提高过程神经网络的逼近和泛化能力,从研究过程神经元信息处理的量子计算实现机理入手,提出基于量子旋转门及多位受控非门的物理意义构造量子过程神经元的新思想.将离散化后的过程式输入信息作为受控非门的控制位,经过量子旋转门作用后控制目标量子位的状态,以目标量子位处于状态|1〉的概率幅作为量子过程神经元的输出.以量子过程神经元为隐层,普通神经元为输出层,可构成量子过程神经网络.基于量子计算机理推导了该模型的学习算法.将该模型用于太阳黑子数年均值预测,应用结果表明,所提方法与普通过程神经网络相比,预测精度有所提高,对于复杂预测问题具有一定理论意义和实用价值.
- 李盼池王海英戴庆肖红
- 关键词：量子计算
- 基于模糊网络和粒子群优化的油田指标预测
- 2012年
- 针对油田开发指标预测问题,提出一种模糊神经网络模型,该模型包括输入层、模糊化层、规则层和输出层。模糊化层采用高斯隶属函数,规则层每个节点对应一条模糊逻辑规则。网络可调参数为模糊集参数和输出层权值。提出了基于改进量子粒子群优化的网络训练方法。以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效的可行的。
- 李盼池王海英杨雨
- 关键词：模糊神经网络粒子群优化优化算法
- 一种基于相位编码的自适应量子粒子群算法被引量：2
- 2011年
- 为提高粒子群算法的优化性能,提出了一种基于相位编码的量子粒子群算法。用量子比特的相位描述粒子的空间位置,用Pauli-Z门实现粒子位置的变异。通过研究惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了全局因子的自适应确定方法。以典型函数的极值优化和样本聚类问题为例的实验结果表明,该方法明显优于普通粒子群算法。
- 李盼池张巧翠杨雨
- 关键词：粒子群优化相位编码自适应调整优化算法
- 对传过程神经元网络在油井故障诊断中的应用被引量：2
- 2013年
- 为更好解决抽油机井示功图模式诊断问题,依据示功图绘制原理,将示功图识别看作动态系统连续曲线(位移-时间曲线和载荷-时间曲线)的模式识别问题。利用过程神经元能同时处理时、空二维信息,可自动抽取时变函数样本的过程模式特征,在机制上对时变信号的分类问题具有较好的适应性,提出一种基于对传过程神经元网络诊断模型及其学习算法。以油井实测数据对模型进行训练和故障识别,取得了较好的应用效果。
- 张强许少华李盼池
- 关键词：学习算法示功图故障诊断
- 离散过程神经网络在时间序列预测中的应用被引量：1
- 2011年
- 为解决复杂时间序列的预测问题,针对目前过程神经网络的输入为多个连续的时变函数,而许多实际问题的输入为多个序列的离散值,提出一种基于离散输入的过程神经网络模型及学习算法;并以太阳黑子数实际数据为例对太阳黑子数时间序列进行预测,仿真结果表明该模型具有很好的逼近和预测能力。
- 刘丽杰李盼池李欣张强
- 关键词：过程神经元网络学习算法时间序列预测太阳黑子数
- 一种遗传BP网络及其在故障诊断中的应用被引量：1
- 2012年
- 针对旋转机械故障自动诊断问题及传统BP网络和遗传算法在进行故障诊断时所存在的缺点,提出了一种改进的遗传BP网络方法,该方法首先利用改进的遗传算法进行粗精度的学习以达到选取初值的效果,然后采用改进的BP算法完成对给定精度的网络学习,建立的网络学习收敛速度快且易于实现。仿真实验证明了该方法对旋转机械故障诊断问题具有良好的适应性。
- 潘俊辉李盼池
- 关键词：遗传算法BP神经网络旋转机械故障诊断
- 基于量子门线路的量子神经网络模型及算法被引量：13
- 2012年
- 提出一种量子神经网络模型及算法.该模型为一组量子门线路.输入信息用量子位表示,经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制隐层量子位的翻转;隐层量子位经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制输出层量子位的翻转.以输出层量子位中激发态的概率幅作为网络输出,基于梯度下降法构造了该模型的学习算法.仿真结果表明,该模型及算法在收敛能力和鲁棒性方面均优于普通BP网络.
- 李盼池宋考平杨二龙
- 关键词：量子计算量子旋转门量子神经网络
