检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 8-14页

作者：高俊涛程玉玉东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

近年来,元宇宙飞速发展,已成为未来数字世界的一个重要发展方向。元宇宙中的人机交互是实现虚实融合的核心,其解决了元宇宙中的多用户协作、沟通、社交等挑战,促进了创新和合作。为了深入探讨元宇宙作为虚拟和现实世界融合的数字化空间... 详细信息

近年来,元宇宙飞速发展,已成为未来数字世界的一个重要发展方向。元宇宙中的人机交互是实现虚实融合的核心,其解决了元宇宙中的多用户协作、沟通、社交等挑战,促进了创新和合作。为了深入探讨元宇宙作为虚拟和现实世界融合的数字化空间,其服务如何与人机交互相结合,创造出丰富、沉浸式、个性化的用户体验,调研了元宇宙和人机交互技术,并从人机交互的角度对元宇宙的概念进行了定义。讨论了元宇宙服务和人机融合的可行性与优势,并整理归纳了现有的挑战。最后探讨了元宇宙服务的未来发展趋势。

关键词：元宇宙服务人机交互数字化空间

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任意大小二值图像的量子描述及形态学处理方法

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量子电子学报 2025年第1期42卷 56-69页

作者：张亚奇赵娅李盼池东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为解决量子计算机上图像的形态学处理问题,研究了几种量子图像的形态学处理方法。首先,提出了一种改进的任意大小图像的量子描述方法,该方法对于像素值和像素位置均采用量子基态描述,其中描述像素位置的量子基态数量等于像素个数。随后... 详细信息

为解决量子计算机上图像的形态学处理问题,研究了几种量子图像的形态学处理方法。首先,提出了一种改进的任意大小图像的量子描述方法,该方法对于像素值和像素位置均采用量子基态描述,其中描述像素位置的量子基态数量等于像素个数。随后,通过设计“膨胀、腐蚀”这两种基本操作的量子线路,设计出几种二值图像的量子形态学处理方法,包括:图像去噪、边界提取、骨架提取。最后,通过经典计算机上的仿真,验证了所设计的几种量子形态学方法的执行效果,并基于所用基本量子门数量分析了量子线路的复杂度。研究结果表明,本工作提出的方法可以实现对经典方法的加速。

关键词：图像处理量子形态学处理量子图像表示量子形态学膨胀量子形态学腐蚀

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一种面向测井解释软件的代码自动生成方法

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计算机技术与发展 2025年

作者：曹茂俊张光瀚东北石油大学计算机与信息技术学院

随着ChatGPT的推出，大型语言模型(Large Language Models)逐渐受到关注，其在人工智能及其他领域的变革与发展中产生了深远影响。在石油行业这一传统重工业领域，大型模型的应用正逐步展开，主要涉及大语言模型和视觉大模型/多模态大... 详细信息

随着ChatGPT的推出，大型语言模型(Large Language Models)逐渐受到关注，其在人工智能及其他领域的变革与发展中产生了深远影响。在石油行业这一传统重工业领域，大型模型的应用正逐步展开，主要涉及大语言模型和视觉大模型/多模态大模型两个方面。本文提出了一种基于大语言模型的面向测井解释软件的代码自动生成方法，从测井领域知识出发，聚焦于测井曲线、表格、文档等领域性极强的内容，利用微调技术构建领域大模型，以解决石油行业在面向测井领域解释软件开发和维护中的难题。实验结果显示，本文模型在通用领域表现与其他同量级模型相当，而在某测井解释软件数据集上的性能显著优于其他模型。这一研究结果表明，本文提出的模型能有效解决测井解释软件中的问题，方法具有较高的实用性。

关键词：大语言模型领域大模型微调测井解释软件代码生成

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基于深度学习的微观剩余油赋存形态分类识别综述

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 26-36页

作者：赵娅管玉贾迪东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

微观剩余油赋存形态分类识别研究在剩余油开采领域发挥着至关重要的作用,其对油田提高采收率具有重要的意义.近年来,该领域的大量研究通过引入深度学习方法来推动微观剩余油识别技术的发展,但深度学习技术在微观剩余油识别领域尚未形成... 详细信息

微观剩余油赋存形态分类识别研究在剩余油开采领域发挥着至关重要的作用,其对油田提高采收率具有重要的意义.近年来,该领域的大量研究通过引入深度学习方法来推动微观剩余油识别技术的发展,但深度学习技术在微观剩余油识别领域尚未形成一个较为统一的框架,也没有一个规范化的操作流程.为了给今后的研究人员提供指导,对目前的剩余油识别方法进行梳理,从图像采集及类别划分标准、图像处理、剩余油识别方法等方面介绍了基于机器视觉的微观剩余油识别技术.将剩余油识别方法分为基于传统和基于深度学习的识别方法,传统识别方法分为基于人工特征提取和基于机器学习分类,基于深度学习的识别方法划分为单阶段和两阶段方法,并对其中数据增强、预训练、图像分割和图像分类方面进行详细归纳.最后,讨论了将深度学习应用于微观剩余油识别领域面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望.

关键词：微观剩余油分类识别机器视觉图像分割图像分类

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基于改进yolov5的光学遥感图像风车目标检测研究

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计算机与数字工程 2025年第1期53卷 245-249,268页

作者：薛继伟吕福娟东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

遥感图像风车的目标检测有广泛的应用前景,与自然场景图像相比,卫星遥感图像风车存在尺度差异大、目标较小、背景复杂等特点。针对卫星图像检测中存在的干扰误检较多、复杂背景下准确率较低以及检测置信度较低的问题,提出一种基于yolov... 详细信息

遥感图像风车的目标检测有广泛的应用前景,与自然场景图像相比,卫星遥感图像风车存在尺度差异大、目标较小、背景复杂等特点。针对卫星图像检测中存在的干扰误检较多、复杂背景下准确率较低以及检测置信度较低的问题,提出一种基于yolov5的加权双向特征金字塔网络(BiFPN),引入可学习权值来学习不同输入特征,实现了自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合,增强不同网络层之间特征信息的传递,在一定程度上提高了多尺度以及受地表覆盖影响下的风车目标识别率,并在同种情况下提高了目标检测的置信度,最终在遥感风车数据集上获得了93.6%的mAP,以及95.3%的精准率和93.0%的召回率。相比于原yolov5网络结构,mAP提升了1.6%,证明了网络改进对复杂背景下遥感图像目标检测的有效性。

关键词：光学遥感图像风车目标检测 BiFPN 特征融合

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基于神经网络的病态线性方程组求解

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计算机与数字工程 2025年第3期53卷 632-636,691页

作者：李鹏飞张强王辉东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

病态线性方程组在其系数矩阵或者右端向量存在误差时,数值解存在不稳定甚至会失真等问题。针对此类问题,以病态线性方程组的系数矩阵为神经网络输入,方程组的解为神经网络权值,设计了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。该... 详细信息

病态线性方程组在其系数矩阵或者右端向量存在误差时,数值解存在不稳定甚至会失真等问题。针对此类问题,以病态线性方程组的系数矩阵为神经网络输入,方程组的解为神经网络权值,设计了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。该SFNN算法,采用交叉熵代价函数作为神经网络优化的目标函数,梯度下降法作为神经网络学习算法,完成对病态线性方程组的求解。最后,分别以希尔伯特、范德蒙和帕斯卡矩阵为系数矩阵构建的病态线性方程组作为测试实例,对SFNN算法进行了验证。实验结果表明,该算法对严重病态线性方程组的求解是有效的。

关键词：单层前馈神经网络病态线性方程组高斯白噪声梯度下降法

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基于Siamese网络的油田业务试题相似度计算方法

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计算机与数字工程 2025年第3期53卷 870-876页

作者：尚福华马文博解红涛杜睿山东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

由于对试题进行相似度检测可以有效地提高题库中试题质量,针对油田业务试题专业性及逻辑性强、包含字母和数字等的特点,且现存的相似度计算方法不能很好地挖掘其深层语义信息,论文提出了一种基于Siamese网络的油田业务试题相似度计算方... 详细信息

由于对试题进行相似度检测可以有效地提高题库中试题质量,针对油田业务试题专业性及逻辑性强、包含字母和数字等的特点,且现存的相似度计算方法不能很好地挖掘其深层语义信息,论文提出了一种基于Siamese网络的油田业务试题相似度计算方法,首先利用双向长短期记忆网络提取试题的全局特征,之后通过注意力机制进一步突出试题的关键信息,之后采用1D-CNN将上述提取的试题信息与字嵌入信息进行融合拼接,以获得试题的深层次语义特征信息。最后,通过余弦相似度计算方法计算出两试题的语义相似度。论文方法在实际油田业务试题上的准确率、召回率以及F1值分别为91.29%、89.57%、90.99%。实验结果表明该方法的有效性。

关键词： Siamese网络油田业务试题相似度 BiLSTM 注意力机制 1D-CNN

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基于改进秃鹰搜索算法的聚合物驱油井组劈分

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计算机系统应用 2025年第2期34卷 254-263页

作者：张强陈诚李青薛冰东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

针对现有聚合物用量劈分算法,在处理不同区块井组时自适应性不足的问题,本文提出基于改进秃鹰搜索算法的聚合物驱油井组劈分方法,首先通过灰色关联度分析法获得初步劈分系数,进而计算每个采油井的累计注入量与实际产液量的差值,并设定... 详细信息

针对现有聚合物用量劈分算法,在处理不同区块井组时自适应性不足的问题,本文提出基于改进秃鹰搜索算法的聚合物驱油井组劈分方法,首先通过灰色关联度分析法获得初步劈分系数,进而计算每个采油井的累计注入量与实际产液量的差值,并设定合理阈值范围和约束条件;其次通过引入Sobol序列和ICMIC映射、黄金正弦莱维飞行引导机制及非线性收敛因子和自适应惯性权重策略改进秃鹰搜索算法,增强算法的搜索能力和收敛精度;最后利用改进秃鹰搜索算法对某油田实际区块内井组劈分系数优化模型进行求解,结果表明计算出的劈分注入量与实际产液量吻合度较高,具有较好的劈分精度.

关键词：聚合物驱油劈分系数秃鹰搜索算法 ICMIC映射黄金正弦自适应惯性权重

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基于迁移学习和微调的抽油机故障识别研究

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计算机与数字工程 2025年第2期53卷 558-563页

作者：李建平吴江东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163319

针对目前抽油机井上故障的检测方法主要通过人工现场检测不足以达到实时效果,且市场上可用的抽油机数据较少等问题,论文提出一种基于迁移学习和微调的三维残差网络模型,通过少量数据对模型的高层卷积进行微调再训练,将Kinetics预训练模... 详细信息

针对目前抽油机井上故障的检测方法主要通过人工现场检测不足以达到实时效果,且市场上可用的抽油机数据较少等问题,论文提出一种基于迁移学习和微调的三维残差网络模型,通过少量数据对模型的高层卷积进行微调再训练,将Kinetics预训练模型转化为适合抽油机故障识别任务的深度学习模型,最终通过Pytorch深度学习框架进行算法优化实现。实验结果显示,经过200次迭代后,不同模型均趋于收敛,微调后的模型测试结果在精度上高于普通迁移学习20%。

关键词：抽油机深度学习残差网络迁移学习故障识别微调策略

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一种改进的量子粒子群优化算法

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计算机与数字工程 2025年第2期53卷 303-307,394页

作者：李雷雷李盼池赵娅东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以... 详细信息

为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以同时调整两个量子比特参数,并能自动实现两个调整的最佳匹配。同时,采用Hadamard门执行粒子变异,以增强种群多样,避免早熟收敛。函数极值优化的实验结果表明,与同类算法比较,改进后的算法多数测试函数上均有不同程度的提升。

关键词：量子计算 Bloch球面编码旋转矩阵粒子群优化算法设计

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