基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

Food recognition using neural network classifier and multiple hypotheses image segmentation

ABSTRACT

This paper proposes the multiple-hypotheses image segmentation and feed-forward neural network classifier for food recognition to improve the performance. Initially, the food or meal image is given as input. Then, the segmentation is applied to identify the regions, where a particular food item is located using salient region detection, multi-scale segmentation, and fast rejection. Then, the features of every food item are extracted by the global feature and local feature extraction. After the features are obtained, the classification is performed for each segmented region using a feed-forward neural network model. Finally, the calorie value is computed with the aid of (i) food volume and (ii) calorie and nutrition measure based on mass value. The experimental results and performance evaluation are validated. The outcome of the proposed method attains 0.947 for Macro Average Accuracy (MAA) and 0.959 for Standard Accuracy (SA), which provides better classification performance.     

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。     

声波测井换能器激发响应实验研究

声波测井换能器的激发响应由换能器振动时所表现出来的动态阻抗和激发电路参数决定。而换能器的动态（阻抗）参数随压电晶体及其装配方式（力学边界条件）改变。为了测量换能器动态参数的影响，采用声波测井仪器常用的压电晶体和升压变压器，通过改变激发脉冲宽度和直流电压进行了实验，结果发现：在换能器两端的瞬态响应中，一共有三个二阶网络响应，分别对应于不同的频率。最低的一个影响声波测井波形的基线、与换能器主频接近的一个决定激发效率以及电路与压电晶体之间的匹配关系，是激发电路设计中比较关键的，其参数可以通过导纳圆测量仪器得到。     

炼油厂全流程优化建模方法研究

为了克服使用线性规划和单处理单元非线性规划进行生产优化的内在缺点，在建立原油单元、催化裂化、催化重整和汽油调合等4个重要处理单元详细模型的基础上，将单处理单元非线性过程模型集成到一个全流程优化非线性模型中。优化的目标函数是使炼油厂全厂利润最大。决策变量是那些显著影响全厂效益的变量，约束条件是单个处理单元约束条件的集合。对某炼油厂进行实例研究，结果表明该全流程模型能有效处理全厂优化问题，所得利润在线性规划的基础上提高4．5％。     

人工神经网络预测煤的发热量

应用人工神经网络处理部分广东地区煤质分析数据,建立网络模型,预测出煤的发热量,经实测值与预测值比较,在一定的煤种范围内预测值与实测值比较接近。     

渤海绥中油田J3井疏水缔合聚合物驱数值模拟研究

为了进一步提高渤海油田J3井区缔合聚合物驱的技术经济效果,在渤海油田室内配方和先导性矿场试验研究基础上,利用化学驱油藏数值模拟软件FAPMS,分析和研究了高浓度缔合聚合物前置段塞、主段塞的大小和浓度以及段塞组合方式对驱油效果的影响,优化设计了渤海绥中油田J3井区块矿场试验的最佳注入程序及段塞大小。结果表明,通过对不同浓度的疏水缔合聚合物注入的前置段塞及主段塞和梯度式后续段塞的优化后,原油采收率比未优化时提高了约10个百分点。研究表明,渤海油田应该高度重视聚合物驱的注入方式和段塞优化设计,进一步提高聚合物的技术经济效果。     

动力环境网络监控精细管理

叙述动力环境运行质量分析管理，包括故障管理，性能管理和专题分析管理，以动力环境网络监控细致八微、言之有据的月度分析管理实例展现了其精细管理的效果。     

人工智能的原理及应用

介绍了人工智能的发展，并对改进的神经网络专家系统的优越性做了介绍，指出了神经网络专家系统广阔的应用前景及实现。