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李学贵: 作品数：39 被引量：78H指数：5; 供职机构：东北石油大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国石油科技创新基金黑龙江省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程电子电信更多>>

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基于涡流搜索算法的支持向量机分类模型被引量：2: 2016年; 提出一种将涡流搜索算法用于支持向量机参数选取的新算法,利用该算法不必遍历搜索空间内所有的参数点即可找到全局最优解。给出了具体的算法流程,并进行了仿真。仿真实验结果表明涡流搜索算法是选取SVM参数的有效方法。; 李学贵许少华李娜张强; 关键词：支持向量机参数优化

一种基于LCD-EE的管道声波信号特征提取的管道工况识别方法: 一种基于LCD‑EE的管道声波信号特征提取的管道工况识别方法，涉及信号处理和管道泄漏检测技术领域。其为了解决目前管道声波信号的特征提取难、无法反应出泄漏信号的本质特征，从而影响管道工况的准确识别的问题。本发明利用声波传感...; 路敬祎董宏丽周怡娜韩非李学贵高宏宇霍凤财宋金波杨帆; 文献传递

微地震震源定位方法综述被引量：10: 2020年; 微地震震源定位方法是微地震监测领域的一项核心技术,而考量微地震技术应用效果好坏的准则在于震源定位方法的精确程度。针对非常规油气开发过程中微地震震源定位方法的应用,本文对微地震震源定位方法进行阐述。其中:几何作图法具有稳健、效率高的优势,但震源位置较深时定位精度较低;线性定位法无需速度模型精度,但对初至拾取的精度有较大影响;非线性定位法对初至拾取较为敏感,对速度模型的精度要求较高,但计算量较小;混合优化定位法在一定程度上提高了定位的精度和效率,但在低信噪比、速度模型精度较低时优势不明显;基于波形偏移的定位方法无需考虑初至拾取的精度,但计算量较大;基于神经网络的定位方法采用训练网络进行训练,定位精度高,误差小。同时,本文还介绍了多方法多参数信息融合技术在油气藏微震震源定位中的应用。; 达姝瑾李学贵李学贵李含阳; 关键词：微地震

基于Android系统的油气处理设备巡检系统开发: 2015年; 根据石油化工行业关于设备运行管理要求,在充分考虑生产运行巡检工作要求基础上,本文利用网络技术、Web Service技术、Android技术以及二维条码扫描技术等最新技术开发基于Android系统的油气处理设备巡检系统,来提高装置运行巡检的效率,逐步实现无纸化办公的目标。; 李学贵李娜; 关键词：设备巡检 ANDROID 二维码

一种地震数据的初至拾取方法、系统及计算机设备: 本发明公开一种地震数据的初至拾取方法、系统及计算机设备，涉及地震监测技术领域，该方法包括：采集地震数据；使用自动初至拾取算法对地震数据中地震信号的初至时刻进行初步的拾取，生成训练样本集；对初至拾取算法拾取的初至时刻进行人...; 董宏丽李含阳孙宇航李佳慧李学贵张岩

改进粒子群优化算法及其在聚类分析中应用被引量：15: 2020年; 针对标准粒子群优化算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟收敛,局部寻优,全局搜索能力差等缺点,提出了一种新的鱼群-粒子群优化算法(AF-PSO)。引入拥挤因子d和马尔可夫链,将鱼群算法加入到粒子群优化算法中,通过计算拥挤因子,来更新速度模型,使其在觅食,聚群,追尾,随机4种模态下进行切换。仿真结果表明了所提出的AF-PSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。为进一步说明算法的实用性,将AF-PSO算法成功应用于输油管道泄露数据的聚类分析上。实验结果表明基于AF-PSO的K-means算法性能是优于其他聚类算法。; 王闯张勇李学贵董宏丽; 关键词：粒子群优化算法人工鱼群算法 K-MEANS 马尔可夫链

一种计算机显示器底座: 本实用新型公开了一种计算机显示器底座，旨在于提供一种可储放物品的计算机显示器底座，它包括底座，其特征在于：所述的底座的表面上设有向下凹陷的储物槽，储物槽的边缘通过转轴设有封盖。封盖上靠近前端处设有抠手。本实用新型的储物槽...; 李学贵王兵许少华李娜; 文献传递

基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统: 本发明属于油田生产设备技术领域，具体涉及一种基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统，包括以下步骤：1、通过长输油管道泄漏实验平台采集数据，包含正常数据和泄露数据，通过数据训练，使LSTM网络检测准确率达到达95...; 董宏丽王闯韩非路敬祎霍凤财李学贵王梅杨帆

基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用被引量：6: 2023年; 针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization,EFPSO).首先,引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的模态切换,更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡.然后,鉴于引入历史信息能够降低算法陷入局部最优的可能性,提出一种全信息策略来克服PSO算法搜索能力不足的缺陷.数值仿真实验表明,EFPSO算法在种群多样性、收敛率、成功率方面优于其他改进的PSO算法.最后,应用EFPSO算法对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)去噪算法进行改进,并在现场管道信号去噪取得了很好的效果.; 王闯韩非申雨轩李学贵李学贵; 关键词：去噪算法

基于涡流搜索算法的过程支持向量回归机模型被引量：2: 2017年; 针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理的问题,提出了一种用于时间序列预测的过程支持向量回归模型,采用涡流搜索算法优化选择模型参数,采用UCI(University of California Irvine)数据库的空气质量数据集和比利时SIDC(Solar Influences Data Analysis Center)的太阳黑子数据进行仿真实验。实验结果表明,该模型预测结果均优于粒子群过程支持向量回归机和支持向量回归机的预测结果,具有较好的预测能力。; 李学贵许少华李娜赵恩涛郭昊; 关键词：过程支持向量机参数优化