武汉地区2017-2020年食品生产许可现场核查情况分析

食品生产许可是国家保障食品安全的第一个审评环节.文章通过查阅《食品、食品添加剂生产许可现场核查评分记录表》和询问相关现场核查人员的方法,统计分析武汉市2017-2020年食品生产许可现场核查出现问题的情况,结果表明:在1271次现场核查中不通过率为12％,不通过率最高的前三位依次为可可及焙烤咖啡产品、蜂产品、调味品.缺...     

华庆油田白153区低渗透长6油藏井网适应性研究

华庆油田白153区长6油藏采用菱形反九点井网(480m×130m)进行注水开发,针对该区目前生产存在的诸多问题(如:单井产能低,地层压力保持水平低,水驱效果不明显,注水利用率低等),分别从井网形式、井网水驱储量控制和动用程度、裂缝与井网适配性、压力保持水平、见效见水程度、采油速度、采收率、井网密度等方面对白153区长6油藏进行了井网适应性评价。研究表明,白153区菱形反九点井网适应性差,是造成开发效果差的根本原因,该井网与目前实际生产开发已不相适应。提出了部署加密井、缩小注采井距、局部注水方式改为线状注水方式、局部水淹油井转注等改善开发效果的措施及建议。     

靖安油田五里湾长6油藏产量递减规律研究

以Arps经验递减曲线方程(指数递减、调和递减、双曲线递减)为理论基础,以五里湾油藏递减期实际生产数据为依据,利用目前常用的递减类型判断方法(图解法、试凑法、曲线位移法、二元回归法、及递减曲线标准图版法)并且结合广义递减曲线标准图版法对产量递减类型进行判断.多种方法相互结合,相互验证,进行综合判断能提高结果的精确度,选择出最佳的递减类型.通过实例计算,说明综合判断法[1,2]计算五里湾油藏递减参数具有较高的可行性.     

基于神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞跟踪控制

基于神经网络针对一类具有输入不确定性的非线性系统提出了一种H∞自适应跟踪控制方法.控制器由等效控制器、H∞控制器及参数自适应控制器三部分组成.H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪性能的影响,参数自适应控制器用于抑制输入干扰对跟踪性能的影响.所设计的控制器不仅保证了整个闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后给出一个算例验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法的非监督层次分类方法研究

快速准确地确定单个样本的所属类别以及总体样本类别数是解决非监督模式识别的前提,然而它们的确定通常是非常困难的.通过研究基于遗传算法的相似性度量最优分类算法以及最优分类数确定算法,提高非监督识别的准确性,并将所研究的算法应用到飞机识别当中.实验结果表明,本算法可以进行最优分类及分类数的确定.     

板桥油田低渗挥发性油藏注气提高采收率先导试验研究

板桥油田发育多套高气液比轻质油藏,主要有三个方面特点：一是储层虽为低孔低渗,但开发初期均具有较好的自喷能力;二是由于气液比高,开发过程中地层压力下降快,近井地带易产生储层压敏,导致储层渗透率大幅度下降;三是储层水敏性较强,注水开发效果差,稳产基础薄弱,自然递减大。此类油藏地质储量约千万吨,急需探索新的技术途径,提高开发效果。     

一类不确定非线性大系统的分散鲁棒控制器设计

基于Backstepping方法，设计了一类具有不确定性扰动和不确定性关联项的非线性大系统的分散鲁棒稳定控制器。非线性大系统的关联项为时变有界非线性函数且不确定性扰动以仿射非线性方程的形式引入。为了提高系统的控制效果。将：Backstepping递推设计方法与L2增益控制相结合，所设计的分散鲁棒控制器不仅使每个子系统的状态向量跟踪一个指定的期望轨迹。而且还使系统的不确定性干扰具有L2增益控制。     

目标识别的线性规划方法研究

支持向量机采用二次规划提取支持向量,计算量大,所需内存大,速度慢,在识别应用上影响识别速度.因此从另外的角度出发,利用空间转化,将原样本空间转化为另一便于识别的空间,在另一空间中运用线性规划进行样本的拟支持向量的提取,再用拟支持向量对应的判决向量进行识别.实验表明算法适合大样本识别,可进行飞机目标识别,而且精度很高.与支持向量机相比,拟支持向量需要的内存少,识别时间相对短,识别精度高等优点.     

利用样本向量空间位置关系的目标识别方法

利用样本向量的空间位置关系,对目标识别方法进行研究。根据样本向量最小夹角给出了可分类识别率的定义,且应用样本向量间的夹角对样本向量进行筛选,获得了更有利于分类的样本。在此基础上提出了样本向量最小夹角识别算法,以及对样本向量最小夹角和最短距离进行综合的目标识别算法。为了进一步提高识别效果,将特征线之间的最小夹角引入到识别算法当中。所研究的目标识别算法应用到飞机目标识别,若采用奇异值特征作为样本可以得到90.0%以上的识别率,而采用颜色特征作为样本则可以得到92.5%以上的识别率。     

基于彩色图像的目标识别方法研究

研究一种彩色图像的目标识别方法.首先研究运用竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来,再进行颜色信息样本的空间转换距离方法来识别目标.实验结果表明,提出的提取算法和识别算法可以很好的运用到实际当中去,而且提取得效果不错,识别率也较高.