检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2013年第9期28卷 1393-1398页

作者：许少华何新贵东北石油大学计算机与信息技术学院北京大学信息科学技术学院

针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法.综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相... 详细信息

针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法.综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解.实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率.

关键词：过程神经网络训练算法混沌遗传算法粒子群算法混合优化策略

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基于量子神经网络的马铃薯早疫病诊断模型

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农业机械学报 2011年第6期42卷 174-178,183页

作者：马晓丹谭峰许少华黑龙江八一农垦大学信息技术学院东北石油大学计算机与信息技术学院

针对马铃薯早疫病智能诊断,将量子计算的态叠加方法和神经网络计算的自适应性结合,提出了将量子神经网络作为马铃薯早疫病诊断模型。该模型隐含层采用多个量子能级的激励函数叠加的量子神经元,有效地解决了病害诊断中模糊决策,在给出的... 详细信息

针对马铃薯早疫病智能诊断,将量子计算的态叠加方法和神经网络计算的自适应性结合,提出了将量子神经网络作为马铃薯早疫病诊断模型。该模型隐含层采用多个量子能级的激励函数叠加的量子神经元,有效地解决了病害诊断中模糊决策,在给出的学习算法的训练过程中自适应地确定样本特征数据中的不确定性。此算法能够较好地避免传统神经网络在训练过程中易出现局部极小值的弊端,提高了网络学习速度。仿真结果表明:量子神经网络在马铃薯早疫病诊断中,诊断正确率达到96.5%。

关键词：马铃薯早疫病智能诊断量子计算神经网络

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基于序列输入的量子神经网络模型及算法

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模式识别与人工智能 2013年第3期26卷 247-253页

作者：李盼池施光尧东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

为提高神经网络的逼近能力,提出一种各维输入为离散序列的量子神经网络模型及算法.该模型为3层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成,利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈... 详细信息

为提高神经网络的逼近能力,提出一种各维输入为离散序列的量子神经网络模型及算法.该模型为3层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成,利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用受控非门输出中多位量子比特的纠缠获得量子神经元的输出.基于量子计算理论设计该模型的学习算法.该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.仿真结果表明,当输入节点数和序列长度满足一定关系时,该模型明显优于普通神经网络.

关键词：量子计算量子旋转门多位受控非门量子神经元量子神经网络

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基于上下文语境传播的多媒体语义标注改善

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系统仿真学报 2016年第11期28卷 2860-2866,2877页

作者：田枫尚福华东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互... 详细信息

提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互增强过程集成为一个优化框架,通过近似求解策略,实现上下文语境信息传播。该方法充分利用了标签的上下文相关性和多媒体对象的内容相关性。数据集上的实验结果表明,该方法可大幅度提升标注性能。

关键词：多媒体标注语义标注语义改善语境传播

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基于Bloch球面搜索的量子粒子群优化算法

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计算物理 2013年第3期30卷 454-462页

作者：李盼池王琪超施光尧东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

通过分析量子势阱粒子群优化算法的设计过程,提出一种基于Bloch球面搜索的量子粒子群优化算法.首先用基于Bloch球面描述的量子位描述粒子,用泡利矩阵建立旋转轴,用Delta势阱模型计算旋转角度,用量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现搜索.... 详细信息

通过分析量子势阱粒子群优化算法的设计过程,提出一种基于Bloch球面搜索的量子粒子群优化算法.首先用基于Bloch球面描述的量子位描述粒子,用泡利矩阵建立旋转轴,用Delta势阱模型计算旋转角度,用量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现搜索.然后用Hadamard门实现粒子变异,以避免早熟收敛.这种旋转可使当前量子位沿着Bloch球面上的大圆逼近目标量子位,从而可加速优化进程.仿真结果表明,该算法的优化能力优于原算法.

关键词：量子计算量子势阱 Bloch球面搜索粒子群优化算法设计

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基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法

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系统仿真学报 2015年第5期27卷 1105-1111页

作者：杨淑云李盼池东北石油大学大庆163318 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法。通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面... 详细信息

为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法。通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面距离最小值,确定获胜节点;通过使获胜节点及其邻域节点在Bloch球面上向着样本旋转来调整这些权值,直到算法收敛。该方法的明显优势在于有较高的聚类精度。以鸢尾属植物样本聚类为例,实验结果表明,提出的方法明显优于传统自组织网络、K-均值聚类等算法。

关键词：量子比特 Bloch球面旋转自组织网络聚类算法

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多特征融合的油气勘探领域命名实体识别与应用

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吉林大学学报(信息科学版) 2025年第2期 401-411页

作者：袁满赵兴雨袁靖舒马茁然东北石油大学计算机与信息技术学院大庆市御桥高级中学ASA班

针对现有命名实体识别方法在识别油气勘探文本中涉及多元素组合的实体以及嵌套实体时存在一定局限性的问题，提出了一种多特征融合的BERT-CNN-BiGRU-Attention-CRF（Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Convolutional Neural Network-Bidirectional Gated Recurrent Unit-Attention-Conditional Random Field）命名实体识别方法。模型利用BERT的语义提取能力获取句子具有全局特征的字向量；并利用CNN局部特征捕获能力消除了BERT字向量的局限性得到词语字符级向量；通过自建油气勘探领域词典，使用双向最大长度匹配方法获取了词典特征向量。将这3种向量拼接作为BiGRU-Attention-CRF模型的输入。实验结果表明，在自主构建的小规模油气勘探领域数据集上，模型的F1值为91.10%,相较于其他主流的命名实体识别方法，该模型具有更好的识别性能，并为油气勘探领域知识图谱构建提供了有利帮助。

关键词：命名实体识别油气勘探知识图谱 BERT预训练模型卷积神经网络词典特征

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油田小修作业仿真训练考评系统研究

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系统仿真学报 2010年第12期22卷 3004-3007页

作者：刘贤梅李君赵娅东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

给出了油田小修作业仿真训练考评系统的开发框架和开发模式。重点研究了虚拟环境下油田小修作业的过程型知识和控制型知识的描述方法,提出了SACA的层次结构模型和系统的操作响应规则。在此基础上,建立了基于CTPT模式的评价机制,实现了... 详细信息

给出了油田小修作业仿真训练考评系统的开发框架和开发模式。重点研究了虚拟环境下油田小修作业的过程型知识和控制型知识的描述方法,提出了SACA的层次结构模型和系统的操作响应规则。在此基础上,建立了基于CTPT模式的评价机制,实现了小修作业仿真操作的有效考评和管理。本系统的开发模式和关键技术的研究,为今后此类系统的开发提供了有益的参考。

关键词：小修作业仿真操作知识描述评价机制

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双单体接枝聚丙烯/聚烯烃弹性体增容聚丙烯/硅灰石/β成核剂复合材料

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高分子材料科学与工程 2023年第3期39卷 57-62,70页

作者：祝宝东赵庚刘金月王鉴东北石油大学化学化工学院东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

以丙烯酸-2-羟乙酯/马来酸酐接枝聚丙烯(PP)/聚烯烃弹性体共聚物(PPHM)为相容剂,通过熔融挤出制备了β成核聚丙烯/硅灰石复合材料。考察了PPHM含量对复合材料结构和性能的影响。红外光谱、扫描电镜和X射线衍射结果表明,PPHM与硅灰石表... 详细信息

以丙烯酸-2-羟乙酯/马来酸酐接枝聚丙烯(PP)/聚烯烃弹性体共聚物(PPHM)为相容剂,通过熔融挤出制备了β成核聚丙烯/硅灰石复合材料。考察了PPHM含量对复合材料结构和性能的影响。红外光谱、扫描电镜和X射线衍射结果表明,PPHM与硅灰石表面形成了强相互作用,使复合体系的相容性得到提高,并对PP的结晶产生了明显影响。含50%(质量分数)PPHM的复合材料的缺口冲击强度达到(18.4±1.3)kJ/m~2,约为纯PP的3倍,而拉伸强度仅降低了20.3%,实现了韧性和强度之间的相对平衡;此外,复合材料的熔体强度和热稳定性优于纯PP。

关键词：聚丙烯聚烯烃弹性体硅灰石 β成核剂增容剂

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基于点云多维特征联合的三维目标跟踪方法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：田枫张思睿刘芳韩卓翰张孟阳卢羿州马贵宝常欢赵玲韩玉祥东北石油大学计算机与信息技术学院

三维目标跟踪是自动驾驶领域的研究热点之一，目前大多数三维目标跟踪方法仅使用交并比或运动特征作为依据进行数据关联，忽略了目标的3D形态特征与位置特征，导致匹配误差较大。针对此问题本文提出了基于点云多维特征联合的三维目标跟... 详细信息

三维目标跟踪是自动驾驶领域的研究热点之一，目前大多数三维目标跟踪方法仅使用交并比或运动特征作为依据进行数据关联，忽略了目标的3D形态特征与位置特征，导致匹配误差较大。针对此问题本文提出了基于点云多维特征联合的三维目标跟踪方法。首先，基于3D检测骨干网络构建对象嵌入匹配模块来提取目标3D特征，得到更有判别性的特征。其次，添加了运动预测模块以捕获运动特征，结合目标历史轨迹预测目标位置，提高目标在帧间的一致性。最后，构建多维特征联合亲和矩阵，结合距离目标3D形态特征、运动特征和中心点位置特征等多维特征进行数据关联，增加轨迹和检测关联的可靠性。在公开数据集nuScenes上的验证结果表明，所提出的三维目标跟踪方法在跟踪性能方面表现更优，AMOTA(Averagemulti-objecttrackingaccuracy)提升了4.4%,IDS(IdentitySwitches)降低了322，在ID切换次数上有较好的抑制效果，证明了该方法的有效性。

关键词：三维目标跟踪对象嵌入匹配运动预测多维特征联合亲和矩阵数据关联

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