检索结果-内蒙古大学图书馆

“互联网+”视阈下高校网络学生干部队伍建设的探索与实践——以中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院为例

教育教学论坛 2018年第27期 42-45页

作者：刘杰姚海田杨武成苏兴刘会军曾星杰中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 中国石油大学(华东)党委学生工作部山东青岛266580

"互联网+"时代下,由于思想政治教育工作的发展趋势,高校学生工作者需要迅速占领网络思想政治教育的高地。高校学生干部是思想政治教育工作战线的有力抓手,但是传统高校学生干部的运行机制已经不满足网络时代的发展趋势,需要... 详细信息

"互联网+"时代下,由于思想政治教育工作的发展趋势,高校学生工作者需要迅速占领网络思想政治教育的高地。高校学生干部是思想政治教育工作战线的有力抓手,但是传统高校学生干部的运行机制已经不满足网络时代的发展趋势,需要进一步探讨在"互联网+"视阈下高校网络学生干部队伍建设的问题。高校网络学生干部队伍的运行机制需要遵循网络化思想政治教育的根本原则;坚持以实践为导向,促进教育主、客体相互转化;同时依托专业特点,进行针对性、特色化网络思想政治教育工作;需要进一步促进虚拟世界和现实社会的价值观融合,形成线上与线下、传统与创新的方法与技术的协同合作。高校网络学生干部队伍建设具有网络思想引领、网络实务分权决策以及完善反馈机制等多重实践意义。

关键词： “互联网+” 学生干部网络思政队伍建设运行机制

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基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测

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计算机应用与软件 2024年第2期41卷 172-177页

作者：宫法明司朋举李昕中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580

为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的... 详细信息

为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。

关键词：色情音频检测半监督学习教师-学生模型

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基于压力—速度解耦的深水井筒多相流高精度数值模拟新算法

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天然气工业 2024年第2期44卷 132-144页

作者：娄文强王志远孙大林张剑波孙小辉孙宝江油气钻完井技术国家工程研究中心·长江大学石油工程学院油气钻采工程湖北省重点实验室中国石油大学(华东)石油工程学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动... 详细信息

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动漂移流模型,将对流迎风分裂方法(AUSMV)的通量分裂方法与交错网格技术进行融合,优化了压力—密度解耦的高刚度问题,形成了压力—速度解耦的数值算法,并利用二阶优化守恒律的单调迎风—中心方案(OMUSCL2)空间重构+两步龙格库塔时间重构技术提升了数值算法的精度,最后建立了深水井筒多相流高精度数值求解算法,并验证了数值算法的精度与性能。研究结果表明:(1)与常规AUSMV算法相比,新算法具有较低的数值耗散,间断物理信息捕捉能力强,对井筒内气液两相前缘位置的识别度更高;(2)与注气量10×10^(4)m^(3)/d和15×10^(4)m^(3)/d井喷实验对比,新算法模拟井底压力的平均误差分别为1.79%和1.86%;(3)新算法在井口气体剧烈膨胀、超音速流动模拟方面表现出了良好的稳定性和鲁棒性。结论认为,该新算法不仅提升了常规数值算法的精度,同时可为复杂高动态流动系统的井筒压力调控提供有效的技术支撑,有助于提高我国深水井筒压力控制的理论水平,保障深水油气的有效开发。

关键词：深水多相流压力—速度解耦 OMUSCL2 AUSMV 交错网格

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用于手绘检索的伪监督边缘检测算法

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计算机应用与软件 2023年第11期40卷 220-226页

作者：李宗民李亚传中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580

基于深度学习的边缘检测算法需要大量的标注,这阻碍了边缘检测的推广应用。因此提出一种伪监督边缘检测算法,能够在无标注的手绘图像数据集上提取图像边缘。算法分成三部分,包括伪监督标签生成、多尺度边缘检测网络和特征增强模块。伪... 详细信息

基于深度学习的边缘检测算法需要大量的标注,这阻碍了边缘检测的推广应用。因此提出一种伪监督边缘检测算法,能够在无标注的手绘图像数据集上提取图像边缘。算法分成三部分,包括伪监督标签生成、多尺度边缘检测网络和特征增强模块。伪监督标签为多尺度监督的边缘检测网络生成监督信息,特征增强模块可以弥补伪监督带来的信息丢失。该算法比现有边缘检测算法提取的边缘更完整,在手绘数据集QMUL-Shoe和QMUL-Chair上可以提高1%~6%的检索精度,对需要边缘检测的所有领域都有启发性意义。

关键词：边缘检测伪监督手绘检索

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基于热流固耦合作用的深水裂缝性地层高温高压井关井求压方法

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石油勘探与开发 2025年第2期52卷 451-462页

作者：陈刚王志远孙小辉钟杰张剑波刘雪琪张明伟孙宝江中国石油大学(华东)石油工程学院山东青岛266580 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

综合考虑温度、压力对深水裂缝性地层高温高压井井内流体密度的影响和地层裂缝变形对关井续流作用的影响,耦合关井温度场模型、裂缝变形模型和气体流动模型,建立考虑热流固耦合作用的关井井筒压力计算模型,分析地温梯度、井底压差、钻... 详细信息

综合考虑温度、压力对深水裂缝性地层高温高压井井内流体密度的影响和地层裂缝变形对关井续流作用的影响,耦合关井温度场模型、裂缝变形模型和气体流动模型,建立考虑热流固耦合作用的关井井筒压力计算模型,分析地温梯度、井底压差、钻井液池增量和井涌指数对井口套压的影响规律,并基于耦合模型计算结果建立高温高压井关井求压图版。研究表明:地温梯度、井底压差、钻井液池增量与井口套压呈正相关关系,井涌指数越大压力攀升越快而最大套压保持稳定;与实例井数据对比验证表明,耦合模型计算关井后井筒恢复压力准确率达95%以上,根据关井求压图版求取目标井口套压和目标关井时间的准确率分别为97.2%和98.3%。采用该方法能够在高温高压井关井后准确求取地层压力,为后续井控措施提供依据,保证深水深层油气安全高效开发。

关键词：热流固耦合高温高压井关井求压裂缝性地层深水

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面向点云理解的双邻域图卷积方法

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浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 879-889页

作者：李宗民徐畅白云鲜世洋戎光彩中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院山东青岛266580 青岛滨海学院信息工程学院山东青岛266580

针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题,提出双邻域图卷积网络(DNGCN).在原始点云中增加角度先验,以增强对点云局部几何结构的理解,捕捉局部细节.对原始邻域进行扩展,在局域内设计... 详细信息

针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题,提出双邻域图卷积网络(DNGCN).在原始点云中增加角度先验,以增强对点云局部几何结构的理解,捕捉局部细节.对原始邻域进行扩展,在局域内设计双邻域图卷积,通过集成高斯自适应聚合,在提取较大感受野范围内显著特征的同时,充分保留原始邻域信息.通过局部-全局信息交互来增大局部点的空间跨度,捕获远距离依赖关系.本文方法在分类数据集ModelNet40和ScanObjectNN上分别取得了94.1%、89.6%的总体精度,与其他先进算法相比有显著提升,较DGCNN分别提升了1.2%、11.5%.在部件分割数据集ShapeNetPart和语义分割数据集ScanNetv2、S3DIS上均获得优秀的性能,平均交并比分别为86.7%、74.9%和69.8%.通过大量的实验,证明了该模型的有效性.

关键词：点云特征图卷积网络几何增强局部全局交互注意力机制

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物理信息神经网络驱动的井筒温度场求解方法

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石油学报 2025年第2期46卷 413-425页

作者：刘雪琪王志远魏强王敏孙小辉王雪瑞张剑波尹邦堂孙宝江中国石油大学(华东)石油工程学院山东青岛266580 中国石油塔里木油田公司轮南采油气管理区新疆库尔勒841000 中国石油塔里木油田公司克拉采油气管理区新疆库尔勒841000 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

深水、深层油气钻探过程中对井筒温度场计算的实时性要求高,高精度、高效率的井筒温度场求解方法是精确计算流体物性、精细保障井筒流动安全的关键。将井筒温度场模型以损失函数形式嵌入神经网络,利用自适应权重和自适应学习率的优化方... 详细信息

深水、深层油气钻探过程中对井筒温度场计算的实时性要求高,高精度、高效率的井筒温度场求解方法是精确计算流体物性、精细保障井筒流动安全的关键。将井筒温度场模型以损失函数形式嵌入神经网络,利用自适应权重和自适应学习率的优化方法提高训练效率,建立了物理信息神经网络驱动的井筒温度场求解方法,分析了钻井和气井测试期间井筒温度的瞬态变化。研究结果表明:钻井期间,与有限差分算法相比,钻杆温度和环空温度的平均误差分别为0.847%和0.725%,井底温度和井口温度的平均误差分别为0.162%和1.047%,计算效率提高约150倍;与现场实测数据对比,物理信息神经网络驱动的预测解与有限差分数值解的平均误差分别为2.16%和2.27%,规避偏微分方程的截断误差有助于提高模型精度;气井测试2 d内,天然气水合物生成风险的推断时间为0.7281 s,该方法可应用于水合物生成区域的快速预测。提出的求解方法在保证计算精度的同时,可大幅度提高计算速度。

关键词：钻井气井测试井筒温度物理信息神经网络快速预测

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基于注意力机制的联邦无线流量预测模型

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软件学报 2025年第2期36卷 715-731页

作者：柴宝宝董安明王桂娟韩玉冰李浩禹继国山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东济南250353 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训... 详细信息

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是在无线流量预测中,单个基站数据量有限,且不同基站流量数据模式异构,流量模式难以捕捉,导致训练得到的全局模型泛化能力较差.此外,传统联邦学习方法在进行模型聚合时采用简单平均,忽略了客体贡献差异,进一步导致全局模型性能下降.针对上述问题,提出一种基于注意力的“类内平均,类间注意力”联邦无线流量预测模型,该模型根据基站的流量数据进行聚类,更好地捕捉具有相似流量模式基站的流量变化特性;同时,设计一个预热模型,利用少量基站数据缓解数据异构,提高全局模型的泛化能力;在模型聚合阶段引入注意力机制,量化不同客体对全局模型的贡献,并在模型迭代过程中融入预热模型,大幅提升模型的预测精度.在两个真实数据集(Milano和Trento)上进行大量实验,结果表明该方法优于所有基线方法.并且与目前最先进的方法相比,在两个数据集上的平均绝对误差性能增益最高分别达到10.1%和9.6%.

关键词：无线流量预测联邦学习聚类注意力机制

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基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测

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工程科学与技术 2022年第6期54卷 238-247页

作者：石乐义侯会文徐兴华许翰林陈鸿龙中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院山东青岛266580

针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集... 详细信息

针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR–PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习(transfer learning,TL)微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN–TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明:流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果;在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%;在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。

关键词：工业控制系统入侵检测特征选择时间卷积网络迁移学习

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基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法

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煤炭科学技术 2024年第1期52卷 297-310页

作者：田子建吴佳奇张文琪陈伟周涛杨伟王帅中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国石油大学(华东)石油工程学院山东青岛266580 国家矿山安全监察局内蒙古局内蒙古呼和浩特010010

高质量矿井影像为矿山安全生产提供保障,也有利于提高后续图像分析技术的性能。矿井影像受低照度环境的影响,易出现亮度低,照度不均,颜色失真,细节信息丢失严重等问题。针对上述问题,提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低... 详细信息

高质量矿井影像为矿山安全生产提供保障,也有利于提高后续图像分析技术的性能。矿井影像受低照度环境的影响,易出现亮度低,照度不均,颜色失真,细节信息丢失严重等问题。针对上述问题,提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法。基于生成对抗思想搭建生成对抗式主体模型框架,使用目标图像域而非单一参考图像驱动判别器监督生成器的训练,实现对低照度图像的充分增强;基于特征表示学习理论搭建特征编码器,将图像解耦为亮度分量和反射分量,避免图像增强过程中亮度与颜色特征相互影响从而导致颜色失真问题;设计CEM-Transformer Encoder通过捕获全局上下文关系和提取局部区域特征,能够充分提升整体图像亮度并消除局部区域照度不均;在反射分量增强过程中,使用结合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接将低级特征与深层网络处特征进行自适应融合,能够有效避免细节特征丢失,并在编码网络中添加ECA-Net,提高浅层网络的特征提取效率。制作矿井低照度图像数据集为矿井低照度图像增强任务提供数据资源。试验显示,在矿井低照度图像数据集和公共数据集中,与5种先进的低照度图像增强算法相比,该算法增强图像的质量指标PSNR、SSIM、VIF平均提高了16.564%,10.998%,16.226%和14.438%,10.888%,14.948%,证明该算法能够有效提升整体图像亮度,消除照度不均,避免颜色失真和细节丢失,实现矿井低照度图像增强。

关键词：图像增强图像识别生成对抗网络特征解耦 Transformer

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