SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。     

基于优化的多核学习方法的web文本分类的研究

web文本分类技术是数据挖掘中一个重要研究领域,为了能从海量信息中快速检索遍布网络各处的文档,需要提高web文本分类技术的性能。多核学习方法是当前机器学习领域的一个热点,可以显著提升分类识别能力和学习推广能力,而核方法是解决高维非线性模式分析的有效方法之一。利用多核代替单核能增强决策函数的可解释性并获得更优的性能。本文分析研究了一种基于优化的多核学习的支持向量机,在此基础上结合通用的web文本分类模型,提出了一种基于多核学习支持向量机的web分类方法。通过实验测试表明,该方法具有良好的效果,对比一致组合的多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率。     

BP神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析了ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法，该算法在速度和收敛性方面比传统ＢＰ算法优越。     

网络面向对象的软件测试技术的研究

面向对象软件测试技术的研究是面向对象开发方法不可缺少的一环。但是随着面向对象技术的引入,面向对象程序开发语言成为主流编程语言，传统的瀑布式软件工程模型受到挑战，传统的测试技术已经无法有效地进行测试。因此文中在对软件测试技术进行了综合分析的基础上，提出了面向对象的测试模型。同时对一个已实现的、具有高度可重用性和灵活性的面向多种OO语言的测试工具Panorama的系统结构进行了分析。     

基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理，运用神经网络领域的相关知识，对于工业生产中经常出现的设备故障，提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法，并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤，最后以某系统的故障诊断为例，证明了此方法的优越性。     

砼耐久性专家系统总体结构设计

对国内外有关混凝土耐久性的研究成果进行系统分析，重点解决了混凝土耐久性中的众多影响因素、程度的确定及其量化表示等问题，利用神经网络技术解决了知识表示及其推理技术中的复杂性和不确定性问题，设计了推理机，建立了知识库，建立了考虑耐久性破坏因素的碱集料反应、冻性、钢筋锈蚀、硫酸盐侵蚀的混凝土耐久性专家系统。     

基于神经网络和遗传算法的VBR通信流量预测

论文阐述了利用神经网络预测由连续自动回归(AR)马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量(VBR);在这一理论的基础上,介绍一个BP神经网络模型,它采用拆分,组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络,该方法结合遗传算法能有效克服局部极小点,缩短学习时间和减小学习难度,并能够精确地预测VBR通信流量。     

前向多层神经网络的步长搜索调整研究

该文在深入分析BP神经网络的步长调整算法的基础上,提出了函数变步长搜索法。实践证明,这种算法既能保证在网络训练中,随着迭代次数的增加,误差改变速度减慢的态势,又能在每次迭代中,求出近似最优步长,从而有效提高网络的学习速度,收敛到全局最小点的概率也更大。     

建筑低能耗技术运用

随着社会的日益发展,追求能源再利用、保护环境的观念已经深入人心,而绿色建筑更是顺应了时代发展的要求,逐渐受到了全球的关注。房屋建筑的节能减排并不是仅仅停留在设计方案和项目的建造实施阶段。项目的运营使用阶段亦可以对建筑进行低能耗改造,并逐步逐项的进行完善和替换不完善项目。     

南梁西长8油藏开发矛盾及治理对策探讨

南梁西区长8油藏天然裂缝发育,由于井网适应性差,注水开发过程中易造成裂缝线上油井水淹,通过对井网调整、化学堵水、注水调整有效地延长了裂缝线上油井的低含水采油期。