基于感知评价的Internet语音终端流量控制

分析了影响因特网语音通信质量的主要因素，根据实时传输控制协议计算延迟、丢包率等网络参数，并利用RBF神经网络将参数映射为语音质量评分，根据评分值的变化动态地调整语音终端的编码速率，在保证一定语音质量的同时，缓解网络拥塞。实验证明了该方法的有效性。     

动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用

塔河油田奥陶系油气藏是大型碳酸盐岩溶洞型油气藏，其储渗空间主要为大小不同的溶洞、裂缝带、溶蚀孔隙等组成，该油气藏具有极强的非均质性，单纯用静态资料来认识这类油气藏是非常困难。文章提出利用生产动态资料和信息进行该类型油气藏研究的新思路，利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势，并以渗流理论为基础，结合试井成果，选用已知油井的产量、油嘴、油压、含水率、气油比、原油密度等6个开发动态参数作为样品输入数据，推导出影响油气藏开发的重要参数（地层系数）与生产信息的关系，建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型。通过塔里木盆地塔河油气田实例研究，说明了利用动态信息评价油气藏技术在碳酸盐岩缝洞型油气藏储层预测和非均质性分析等方面具有较高的实用价值。     

用基站双向塔放系统增强GSM基站信号的覆盖

随着我国移动通信事业的飞速发展，移动通信用户量正在不断地增加，以至蜂窝小区规划越来越小，基站位置越来越低；另一方面，随着城市建设的高层化，高层建筑正不断涌现，由于无线传播的阴影效应，在这些高层建筑的背后或中间常形成移动通信     

基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用

针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。     

基于正演模拟的地震反射特征主要影响因素分析

随着储层地球物理学的发展，利用地震信息直接预测储层砂岩厚度的横向变化，愈来愈迫切要求对地震数据进行高保真处理。利用波动方程理论法对楔形体砂岩模型进行正演模拟，探讨了随机噪声、地层吸收对地震记录、地震属性以及砂岩预测结果的影响。分析认为，当Q小于100时，地层对地震反射能量吸收严重，需要在处理中加强能量补偿。当S／N小于5时，储层砂岩厚度与地震反射特征、地震属性的相关性变差，噪声对预测结果产生干扰，影响储层预测精度。     

基于进化策略的BP神经网络匹配算法研究

研究了利用BP神经网络理论进行景象匹配的方法,将灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于BP神经网络景象匹配中,并对经典的进化策略进行改进,提出并实现了一种高效的基于进化策略的BP神经网络景象匹配算法.实验结果证明了算法寻优的全局性和精确性.     

国产双向拉伸聚丙烯薄膜(BOPP)生产线开发成功的经验总结

一、设备技术概况 我公司多年来始终以技术开发为宗旨,不断地进行技术积累,提高设备制造过程中的技术含量,经这三年精心策划、精心制作。于2002年12月份制造出整套与国际同类产品较接近的生产线设备,并一次试机成功。     

新型双向保护接箍有效延长检泵周期

大港油田采油一厂在2004年实施的280口油井检泵作业中，由于偏磨造成抽油杆断裂或油管磨破的就有95井次，占检泵作业井总数的33．9％，严重影响了油田正常开发。对此，采油一厂积极引进应用新型双向保护抽油杆接箍。     

Initial D联想i750手机

Initial D!在这里，千万别脱口而出“Drift”我们与激情得有些疯狂的Underground Racing毫无关系。不管你信不信．一款手机．也同样能为自己书写Initial D的精彩故事．而这位笔者，就是联想i750．[编者按]     

MATLAB的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)建立了边坡稳定性BP神经网络预测模型,并以大伙房水库输水工程引水隧洞出水口边坡稳定性评价为例,阐述了基于MATLAB的BP神经网络应用于边坡稳定性分析的可行性和可靠性.