滑溜水酸压工艺技术在塔河油田应用效果分析

近两年在瓜胶成本骤升的背景下,许多油田及企业纷纷研究新的酸压工艺技术来降低成本。本文就滑溜水酸压工艺在试验区的应用效果与其它酸压工艺进行了对比分析,分别从用液强度、用酸强度、压后初期产量、压后累增产等方面分析了各因素的特点,运用双边T检验方法对数据进行分析,结果表明滑溜水酸压工艺与其它工艺在用液强度上存在较大差异。运用单因素方差分析方法分析了不同工艺对压后累增产的影响,结果表明滑溜水酸压工艺与其它酸压工艺对累增产造成的差异不显著。据此认为滑溜水酸压工艺完全能够满足储层改造要求,能够对储层实施有效改造,在储层条件允许的情况下,可以优选费用较低的滑溜水酸压工艺进行改造,以达到经济最优化。     

基于加权超图随机游走的文献关键词提取算法

针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边,将标题中不同词项视为超点来构建超图,并对超图中的超边与超点同时加权,进而设计一种基于加权超图随机游走的关键词提取算法对文献标题的词项进行提取.该模型通过对文献来源,发表年份以及被引次数建模来对超边进行加权,根据节点之间的关联度以及每对节点在特定标题中的共现距离对超点加权.最后,通过超图上的随机游走计算出节点的重要性进而确立可推荐的关键词.实验表明,与三种基准短文本关键词提取算法相比,本文算法在精确率和召回率方面均有所提高.     

融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现

提出了一种融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现算法.首先从信息论与距离的概念出发,定义基于核心标签平均划分距离的准划分算法;再根据用户关注关系定义结构属性向量,并计算用户结构相异度,进而对核心标签平均划分距离和用户结构相异度进行权重调节,得到综合划分相异度;最后将综合划分相异度最低的标签所划分出的分组作为本次循环的新社区;实验表明,该方法能够识别可重叠社区且具有实际应用意义.     

基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型

提出将峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)联合起来建立图像质量评价模型,先利用聚类分析法根据PSNR值和SSIM输出值对样本图像进行规整聚类,聚类结果用来对支持向量机进行小样本训练得到分类器,然后对不同类别的图像运用不同的质量评价规则,评价规则由二元线性回归法确定;最后,任一图像的分类采用支持向量机分类器实现.实验结果表明该模型的输出能更有效地反映图像的主观质量.     

熵权约束稀疏表示的短文本分类算法

针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.     

融合作者合作强度与研究兴趣的合作者推荐

合作者推荐是科研社交网络中的一个重要应用,为科研人员推荐适合的合作者有利于增强学术合作、提升作者的合作交流。为此,提出CRISI方法,从而有效地推荐与待推荐作者合作强度高且研究兴趣比较相似的同行,并且还考虑了作者间的合作强度（结构）、研究兴趣（属性）相似度和待推荐作者形成的社区紧密程度等信息。具体地,首先,基于作者与文献的关系构建作者合作关系属性图;然后,计算作者合作强度与研究兴趣相似度并据此构建双加权网络;再次,探测影响力高且合作强度大的作者节点作为种子;最后,设计分数k-core社区搜索方法找到与待推荐作者合作关系紧密的社区。实验结果表明,CRISI方法相比现有方法获得了显着的性能提升。     

一种结合主动学习的半监督文档聚类算法

半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.     

权衡熵和相关度的自动摘要技术研究

生成高质量的文档摘要需要用简约而不丢失信息的描述文档,是自动摘要技术的一大难题。该文认为高质量的文档摘要必须尽量多的覆盖原始文档中的信息,同时尽可能的保持紧凑。从这一角度出发,从文档中抽取出熵和相关度这两组特征用以权衡摘要的信息覆盖率和紧凑性。该文采用基于回归的有监督摘要技术对提取的特征进行权衡,并且采用单文档摘要和多文档摘要进行了系统的实验。实验结果证明对于单文档摘要和多文档摘要,权衡熵和相关度均能有效地提高文档摘要的质量。     

利用词项语义共现和社团划分发现微博热点事件

针对传统词项之间语义关系抽取难以适用于微博,导致发现微博热点事件不敏感的问题,提出一种基于词项语义共现和社团划分的方法发现热点事件。首先利用热度定义对微博数据进行初次筛选,通过构建共现词项图来模拟词项间的语义相关性,并结合修改的TF-IDF公式计算词项间的语义相关度;借助社区划分和模块度的概念对词项图进行划分,完成词项聚类,进而获得热点事件。实验结果表明,与同类方法相比,该方法的准确率较高,发现的热点事件与实时事件基本保持一致,具有较好的热点识别效果。