基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。