基于模糊模式识别的抽油井示功图判别算法研究

针对有杆抽油井示功图诊断分析问题,研究特定故障情况下示功图特征值算法。把示功图数据通过傅里叶变换由空域转换成频域形式,仅保留较低频率上的系数a0、a1、b1,并将其作为特征值。根据所得到的特征值结合模式识别算法能够实现有杆抽油井示功图快速准确的识别和分类。实际应用表明,利用基准示功图28种类型的特征值的选取,计算出每种示功图的特征矢量,并保存到特征库中。对给定示功图特征值进行模式识别,即可得出该图隶属于哪种模式。     

潜油电泵智能选型系统的设计与实现

潜油电泵的智能选型对浅海油田的石油开采具有现实意义。在智能选型系统中建立相关的计算模型并完成电机表面流速、挂泵深度、井底流压等多项参数的计算。利用计算机进行数值计算、绘图及数据存储,将石油勘探、钻井、完井、采油过程中产生的数据有机地结合在一起,构建利用计算机平台处理的潜油电泵机组智能选型设计模型。从而提高工作效率、节省大量的资金,使浅海油田的石油开采从传统方式向智能化迈进一步。     

基于JSP工厂模式的工资查询系统设计与实现

分层思想在JSP技术的开发过程中的优点是层次清楚,这有利于不同程序员分式开发,从而提高效率;但是在应用每一层相关类的时候需要实例化,这会增加系统开销。采用工厂模式在开发过程中向程序员提供一个"工厂"供程序员选择"零件",可以减少实例化次数。工厂开发模式在JSP+tomcat的开发中,可结合分层思想,按照不同的层次进行开发,同时也可独立出公共模块切入到其他模块中,有效地避免了代码重复,提高了开发效率。     

杭州江北主城区排涝格局优化研究

通过分析杭州江北主城区涝灾成因和区域防御总体能力,优化城区排涝格局,提出城市包围方案,为开展新一轮城市防洪排涝规划和治理工程提供决策参考。基于区域已有的杭嘉湖区域水利综合规划、杭州市城市防洪减灾规划、杭州城西科创大走廊水利专项规划等推荐的水利防洪排涝工程基础上,采用一维河网非恒定流数学模型,建立杭嘉湖东部平原防洪水利计算模型,计算城市包围方案实施效果。研究结果表明,通过北控线建闸建泵并进行优化调度,杭州江北主城区既能满足排涝标准,主动防御,又能最大程度减轻对下游地区的防洪压力,兼顾流域防洪。该研究成果对确定城市防洪排涝方案具有借鉴意义。     

基于GRACE的京津冀地下水储量变化

基于2003—2019年GRACE陆地水储量变化数据和全球陆地水文模型（global land data assimilation system,GLDAS）数据反演京津冀地下水储量变化,运用时空分析方法对地下水等效水高变化进行时空演变特征分析。在空间变化上,整个京津冀地下水等效水高变化速率约为-51.77 mm/a,其中：北京市变化速率最低,约为-38.15 mm/a;天津市变化速率最高,约为-62.85 mm/a;河北省变化速率与区域平均变化水平相当,约为-52.42 mm/a。基于Sen Slope和Mann-Kendall非参数检验法分析得出西部、西南部和中部地区地下水等效水高下降[JP]趋势最明显,东北部下降趋势最小。在时间变化上,地下水等效水高变化具有一定的季节性规律：夏季变化速率最大,约为-75.99 mm/a;冬季变化速率最小,约为-37.24 mm/a;春秋两季的变化速率大致相同,分别为-52.34 mm/a和-48.21 mm/a。在影响因素分析中,人类活动是引起京津冀地区地下水等效水高变化的主要因素。研究结果可为科学掌握京津冀地下水储量时空变化规律提供数据支撑。     

A two-layer fuzzy pattern matching procedure for the evaluation of conditions involving vague quantifiers

In this note, we are interested in the evaluation of conditions of the form The value of attribute a for Q items of X is in F or more shortly Q items of X are F, where X is a set of items, Q denotes a possibly vague proportion (which may be linguistically expressed, e.g. most), F is a (possibly fuzzy) subset of the attribute domain of a. and where the available knowledge about the value a(x) of the attribute a for any item x may be imprecise or even vague. The evaluation is based on a fuzzy pattern matching procedure repeated two times. Such conditions may be encountered in queries addressed to an incomplete information data base or in the if-part of expert rules.     

Selection of optimized features for fusion of palm print and finger knuckle‐based person authentication

The impact of digital technology in biometrics is much more efficient at interpreting data than humans, which results in completely replacement of manual identification procedures in forensic science. Because the single modality‐based biometric frameworks limit performance in terms of accuracy and anti‐spoofing capabilities due to the presence of low quality data, therefore, information fusion of more than one biometric characteristic in pursuit of high recognition results can be beneficial. In this article, we present a multimodal biometric system based on information fusion of palm print and finger knuckle traits, which are least associated to any criminal investigation as evidence yet. The proposed multimodal biometric system might be useful to identify the suspects in case of physical beating or kidnapping and establish supportive scientific evidences, when no fingerprint or face information is present in photographs. The first step in our work is data preprocessing, in which region of interest of palm and finger knuckle images have been extracted. To minimize nonuniform illumination effects, we first normalize the detected circular palm or finger knuckle and then apply line ordinal pattern (LOP)‐based encoding scheme for texture enrichment. The nondecimated quaternion wavelet provides denser feature representation at multiple scales and orientations when extracted over proposed LOP encoding and increases the discrimination power of line and ridge features. To best of our knowledge, this first attempt is a combination of backtracking search algorithm and 2D²LDA has been employed to select the dominant palm and knuckle features for classification. The classifiers output for two modalities are combined at unsupervised rank level fusion rule through Borda count method, which shows an increase in performance in terms of recognition and verification, that is, 100% (correct recognition rate), 0.26% (equal error rate), 3.52 (discriminative index), and 1,262 m (speed).     

细菌特征分析的革兰氏阴阳性判别算法

自然界中细菌无处不在,细菌的革兰氏阳性和阴性的有效分类对于临床治疗具有重要意义.现有的细菌的革兰氏阴阳性分类主要依赖于革兰氏染色法.这种方法借助细菌细胞壁结构的不同引起的染色性的差异来进行分类,然而涂片的厚薄和脱色时间的掌握制约着革兰氏染色法的准确性,并且实验需要花费一定时间.本文提出一种用计算机智能分析的细菌革兰氏阴阳性判别方法—基于蛋白质序列特征分析的细菌革兰氏阴阳性判别算法GCBPS.该算法首先挖掘出闭合邻接序列模式(FCloConSP)集合并对大量已知阴阳性的细菌蛋白质序列特征进行提取,然后先利用赋参的余弦相似度距离计算方法来衡量待测细菌蛋白质序列与阳性细菌特征集之间的距离来初步判别是否为阳性,再通过去假阴性等处理后得到最终的细菌革兰氏阴阳性判别结果.该算法已在标注的1591条革兰氏阴性菌以及576条革兰阳性菌的标准数据集上进行评估,实验结果表明,判别的平均正确率F1值可达到95.4%.     

入侵检测主流技术及发展动态

入侵检测技术是网络安全的主要技术和网络研究的热点,入侵检测方法包括基于数据挖掘、粗糙集、模式识别、支持向量机和人工免疫等主要技术,详细分析了各种检测方法在入侵检测应用中的优缺点。通过回顾研究人员近期的研究成果,提出了该技术的主要发展方向,为进一步研究提供参考。     

非部分嵌套信息结构的LQG动态队决策问题的可解性（II）*

本文讨论非嵌套信息结构的递阶队决策问题和控制均享信息结构的LQG分散控制问题,文中首先证明这两类问题的信息结构都是“部分控制嵌入”的,进而给出最优策略(或控制)存在的充要条件和当此条件成立时最优策略(或控制)的表达式。