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Assessment of Cyclic Resistance Ratio (CRR) in Silty Sands Using Artificial Neural Networks
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作者 Hassan Sharafi Sahar Jalili 《Open Journal of Civil Engineering》 2014年第3期217-228,共12页
In this study, a backpropagation neural network algorithm was developed in order to predict the liquefaction cyclic resistance ratio (CRR) of sand-silt mixtures. A database, consisting of sufficient published data of ... In this study, a backpropagation neural network algorithm was developed in order to predict the liquefaction cyclic resistance ratio (CRR) of sand-silt mixtures. A database, consisting of sufficient published data of laboratory cyclic triaxial, torsional shear and simple shear tests results, was collected and utilized in the ANN model. Several ANN models were developed with different sets of input parameters in order to determine the model with best performance and preciseness. It has been illustrated that the proposed ANN model can predict the measured CRR of the different data set which was not incorporated in the developing phase of the model with the good degree of accuracy. The subsequent sensitivity analysis was performed to compare the effect of each parameter in the model with the laboratory test results. At the end, the participation or relative importance of each parameter in the ANN model was obtained. 展开更多
关键词 LIQUEFACTION cyclic TESTS NEURAL networks CRR Silty SANDS
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Dynamic characteristics of a cyclic-periodic structure with a piezoelectric network 被引量:6
2
作者 Li Lin Deng Pengcheng Fan Yu 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1426-1437,共12页
This paper deals with a cyclic-periodic structure with a piezoelectric network. In such a system, there is not only mechanical connection but also electrical connection between adjacent periodic sectors. The objective... This paper deals with a cyclic-periodic structure with a piezoelectric network. In such a system, there is not only mechanical connection but also electrical connection between adjacent periodic sectors. The objective is to learn whether the presence of a piezoelectric network would change the dynamic characteristics of the system. The background of the research is about vibration reduction of a bladed disk in an aero-engine, and the system is simulated by a lumped parameter model. The dynamic equations of the system are derived, and then the analytical solution corresponding to the eigenvalue problem is given. The vibration responses to single traveling wave excitations (EO excitations) and multiple traveling wave excitations (NEO excitations) are studied. The results show that the presence of a piezoelectric network would change the natural frequencies of the system compared with those of the system with the piezoelectric shunt circuit. The forced response is sensitive to the connection type and the elements of the network. An energy analysis of the electro-mechanical coupling system has been performed to understand its dynamic behavior, and the following conclusion is obtained: a vibration reduction to excitations whose primary har- monic component is not zero can be achieved by a parallel piezoelectric network, while a reduction to other excitations should be based on a series piezoelectric network. 展开更多
关键词 cyclic-periodic structures Electro-mechanical dynamicbehavior Energy analysis Piezoelectric networks Vibration reduction
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基于机器学习的文本分类与标签预测算法
3
作者 孙晓瑜 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第4期837-843,共7页
文本数据量大时,需要从文本数据中提取有效的特征,以捕捉文本的重要信息,以便于文本的存储和查询。为此,提出基于机器学习的文本分类与标签预测算法研究。采用条件随机场方法对待处理文本展开词性标注和切分,获取文本的特征。将文本特... 文本数据量大时,需要从文本数据中提取有效的特征,以捕捉文本的重要信息,以便于文本的存储和查询。为此,提出基于机器学习的文本分类与标签预测算法研究。采用条件随机场方法对待处理文本展开词性标注和切分,获取文本的特征。将文本特征输入自注意力机制循环卷积神经网络中,经过模型训练输出文本的分类结果和标签预测结果。经实验证明,所提算法可以有效的完成对文本的分类和标签预测,文本分类取伪率平均为95.2%,文本预测排序损失平均为0.4%。 展开更多
关键词 文本分类 条件随机场 词性标注 自注意力机制循环卷积神经网络 机器学习
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基于循环谱的水声通信信号辐射源个体识别
4
作者 张亮 张海刚 孟春霞 《声学技术》 北大核心 2025年第1期13-20,共8页
随着无线通信技术的快速发展,无线通信系统的通信安全也面临着前所未有的挑战。如何有效实现在非介入条件下进行水声通信物理层信号的识别分析越发重要。文章提出了一种基于循环谱特征的水声通信信号辐射源个体识别方法,采用具有不同滚... 随着无线通信技术的快速发展,无线通信系统的通信安全也面临着前所未有的挑战。如何有效实现在非介入条件下进行水声通信物理层信号的识别分析越发重要。文章提出了一种基于循环谱特征的水声通信信号辐射源个体识别方法,采用具有不同滚降因子的根升余弦滤波器表征不同的水声通信信号辐射源个体,设计了适合于水声通信信号的轻量型神经网络模型MobilenetV3-small,将循环谱图作为网络输入,可实现5个二进制相移键控调制辐射声源信号的识别。仿真结果表明,与传统的卷积神经网络VGG16相比,文中所提方法在运行速度、参数量和损失率等方面表现更好,验证了该个体识别算法的有效性。 展开更多
关键词 水声通信信号辐射源 循环谱特征 MobilnetV3-small深度学习网路 个体识别
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RobustSketch:支持网络流量抖动的大流弹性识别方法 被引量:1
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作者 熊兵 刘永青 +2 位作者 夏卓群 赵宝康 张锦 《软件学报》 北大核心 2025年第2期660-679,共20页
大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网... 大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网络大流弹性识别方法RobustSketch.所提方法首先设计基于Sketch循环链的可伸缩小流过滤器,根据实时分组到达速率适应性扩增与缩减其中的Sketch数量,以始终完整记录当前时间周期内所有到达的网络分组,从而确保网络流量抖动出现时仍能精确过滤小流.然后设计基于动态分段哈希的可拓展大流记录表,根据小流过滤器筛选后的候选大流数量适应性增加与减少分段,以完整记录所有候选大流,并保持较高的存储空间利用率.进一步,通过理论分析给出了所提小流过滤器和大流记录表的误差界限.最后,借助真实网络流量样本,对所提大流识别方法RobustSketch进行实验评估.实验结果表明:所提方法的大流识别精确率明显高于现有方法,即使在网络流量抖动时仍能稳定保持在99%以上,而平均相对误差减少了86%以上,有效提升了大流识别的精确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 网络流量抖动 大流弹性识别 Sketch循环链 可伸缩小流过滤器 可拓展大流记录表
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基于循环双谱与改进VGGNet的常规雷达目标分类
6
作者 李秋生 熊芳茂 朱化娟 《航空兵器》 北大核心 2025年第4期95-102,共8页
针对传统雷达目标识别方法在低分辨率和强噪声背景下识别性能受限的问题,本文提出了一种融合循环谱切片与深度学习技术的创新性解决方案。首先,采用时域平滑法计算雷达信号的循环谱,并通过对目标循环谱切片的理论分析获取其区分性特征... 针对传统雷达目标识别方法在低分辨率和强噪声背景下识别性能受限的问题,本文提出了一种融合循环谱切片与深度学习技术的创新性解决方案。首先,采用时域平滑法计算雷达信号的循环谱,并通过对目标循环谱切片的理论分析获取其区分性特征。然后,将切片谱图输入改进型深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)进行数据增强处理,以扩充样本规模并提升模型的泛化能力。在此基础上,利用改进的视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGGNet)自动提取表征目标循环平稳性的特征量值。实验结果表明,循环谱能有效表征目标信号的本质属性,并展现对噪声和杂波的强效抑制能力。在有限样本和低信噪比条件下,所提方法的分类准确率显著提升,向站飞行姿态目标分类准确率分别达到98.46%(f=f_(c))与98.40%(f=0),背站飞行姿态目标分类准确率分别为98.30%(f=f_(c))与98.13%(f=0),相较于传统方法和原始VGGNet网络,准确率分别提升了2.06%~2.40%和1.89%~2.34%。 展开更多
关键词 电子战 雷达目标 目标识别 循环谱 深度卷积生成对抗网络 视觉几何组网络
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基于随流检测的确定性网络混合时敏流量调度技术研究
7
作者 蔡岳平 王圣恺 +1 位作者 陈晨 韩笑 《物联网学报》 2025年第3期60-72,共13页
工业4.0和智能工厂的发展对网络传输的确定性低时延和低抖动提出了更高的要求。为解决大规模确定性网络中事件触发流和时间触发流混合传输的有界时延保证问题,提出了一种面向混合时敏流量的基于随流检测的最早截止时间优先调度(IFEDS,in... 工业4.0和智能工厂的发展对网络传输的确定性低时延和低抖动提出了更高的要求。为解决大规模确定性网络中事件触发流和时间触发流混合传输的有界时延保证问题,提出了一种面向混合时敏流量的基于随流检测的最早截止时间优先调度(IFEDS,in-situ flow earliest deadline scheduling)技术。利用随流检测技术实现网络测量和数据包的染色,设计了一种基于截止时间的数据包概率染色算法和一种基于染色的半抢占式最早截止时间优先调度算法。最后使用OMNeT++仿真验证了IFEDS方案的有效性。仿真结果表明,在高负载情况下,IFEDS的平均端到端时延比Deadline-TSN降低了6.84%。在事件触发流占比为40%的情况下,IFEDS比Deadline-TSN的丢包率减少了0.37%。 展开更多
关键词 确定性网络 时间敏感网络 调度 随流检测 循环指定排队和转发
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仁青芒觉对MNNG诱导的胃黏膜上皮细胞恶性转化的干预作用及机制 被引量:2
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作者 陈沛萍 黄凤玉 +5 位作者 张昕卓 孔祥英 肖自青 李彦希 苏晓慧 林娜 《中国实验方剂学杂志》 北大核心 2025年第8期69-77,共9页
目的:观察仁青芒觉对N-甲基-N′-硝基-N-亚硝基胍(MNNG)诱导的胃黏膜上皮细胞恶性转化的干预作用,并基于环磷酸鸟苷(cGMP)/蛋白激酶G(PKG)/丝裂原活化蛋白激酶(MEK)/细胞外信号调节激酶(ERK)信号通路探讨其预防胃癌癌前病变的分子机制... 目的:观察仁青芒觉对N-甲基-N′-硝基-N-亚硝基胍(MNNG)诱导的胃黏膜上皮细胞恶性转化的干预作用,并基于环磷酸鸟苷(cGMP)/蛋白激酶G(PKG)/丝裂原活化蛋白激酶(MEK)/细胞外信号调节激酶(ERK)信号通路探讨其预防胃癌癌前病变的分子机制。方法:首先采用MNNG诱导人胃黏膜上皮细胞GES-1恶性转化,建立胃癌前病变细胞模型(MC细胞);通过细胞增殖活性检测(CCK-8)试剂盒法筛选MNNG诱导GES-1细胞恶性转化的有效浓度,并摸索仁青芒觉抑制恶性转化的GES-1细胞增殖的有效浓度;将GES-1细胞分为空白组、模型组和仁青芒觉1、3、10、30 mg·L^(-1)组;其次通过Transwell迁移实验、细胞划痕实验、实时荧光定量聚合酶链式反应(Real-time PCR)评估仁青芒觉对GES-1细胞恶转细胞迁移能力及上皮-间充质转化(EMT)特性的影响;通过中药整合药理学计算平台(TCMIP)v2.0数据库获得仁青芒觉的化学成分候选靶点,利用美国国立生物技术信息中心基因表达(GEO)数据库胃癌癌前病变各阶段的疾病靶点,基于Metascape数据库进行通路富集分析,预测仁青芒觉的潜在作用机制;最后通过蛋白免疫印迹法(Western blot)验证仁青芒觉预防胃癌癌前病变的作用机制。结果:MNNG浓度为20μmol·L^(-1)时对GES-1细胞的抑制率约为50%(P<0.01),且在此浓度下GES-1细胞体现出恶性转化的生物学特性;仁青芒觉对正常GES-1细胞增殖影响差异无统计学意义,但能显著抑制MC细胞的增殖(P<0.01),并显著减弱MC细胞的迁移能力(P<0.01),升高GES-1细胞的EMT进程中E钙黏蛋白的mRNA表达水平(P<0.05),抑制N钙黏蛋白及转录因子Snail mRNA的表达(P<0.05,P<0.01);网络预测结果显示,仁青芒觉可能通过调节cGMP/PKG及MAPK/ERK相关信号通路,预防胃癌癌前病变;Western blot结果显示,仁青芒觉能显著上调cGMP/PKG信号通路中PKG、B型利钠肽受体(NPRB)蛋白表达(P<0.01),明显下调其下游基因MEK、ERK蛋白表达(P<0.05,P<0.01)。结论:仁青芒觉能通过抑制GES-1恶性转化细胞的增殖、迁移延缓EMT进程,从而发挥预防胃癌癌前病变作用,相关机制可能与激活cGMP/PKG、抑制MEK/ERK相关信号通路有关。 展开更多
关键词 仁青芒觉 胃癌癌前病变 上皮-间充质转化(EMT) 网络药理学 环磷酸鸟苷(cGMP)/蛋白激酶G(PKG)/丝裂原活化蛋白激酶(MEK)/细胞外信号调节激酶(ERK)信号通路
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基于特定信息上界的智能电表隐私保护发布
9
作者 刘超 王璐 +2 位作者 梁来明 周慧琼 谭成伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期48-54,62,共8页
为了同时兼顾隐私保护和数据效用,提出一种基于特定信息上界的智能电表隐私保护发布方法。该文引入一种基于特定信息上界的隐私保护发布训练函数;为了使敏感变量的真实分布和近似分布之间的KL散度最小化,引入适用于深度学习框架的原始... 为了同时兼顾隐私保护和数据效用,提出一种基于特定信息上界的智能电表隐私保护发布方法。该文引入一种基于特定信息上界的隐私保护发布训练函数;为了使敏感变量的真实分布和近似分布之间的KL散度最小化,引入适用于深度学习框架的原始问题的松弛公式。另外,使用深度循环神经网络来捕获和利用智能电表信号的时间相关性。通过实验验证了提出方法能够降低特定隐私目标的失真程度,并能有效保护隐私。 展开更多
关键词 隐私保护 特定信息 智能电表 深度递归神经网络
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基于深度特征融合网络的电力工程数据对比算法 被引量:1
10
作者 何洁明 何劲熙 《电子设计工程》 2025年第6期39-43,共5页
针对电力工程造价数据集数量少、质量差且难以应用于智能化的招投标数据校核的问题,文中基于改进的迁移学习模型提出了一种电力工程数据对比算法。针对传统迁移学习算法无法训练多重特征数据集的缺陷,采用JMMD函数对联合分布的差异进行... 针对电力工程造价数据集数量少、质量差且难以应用于智能化的招投标数据校核的问题,文中基于改进的迁移学习模型提出了一种电力工程数据对比算法。针对传统迁移学习算法无法训练多重特征数据集的缺陷,采用JMMD函数对联合分布的差异进行度量,从而提高了算法训练的准确性。使用迁移学习算法对传统GAN进行一致性改进,并采用Cycle-GAN对数据进行训练。为了提升算法运行的效率,通过孪生神经网络对不同的输入数据进行预训练,得到自适应参数指导模型的训练。在实验测试中,所提算法运行速度、数据核查准确度在所有对比算法中均为最优,同时加入迁移学习模型后,训练少量样本数据集的性能下降相较原算法更慢,验证了算法改进的有效性。 展开更多
关键词 深度特征融合 深度迁移学习 循环对抗神经网络 孪生神经网络 电力工程数据 数据核查
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浓香型白酒酒糟中环二肽的抗氧化应激作用机制研究
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作者 郭艳 廖勤俭 +4 位作者 郑佳 王芳 杨皓 周韩玲 苏建 《中国酿造》 北大核心 2025年第5期40-46,共7页
该研究通过测定1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)自由基清除率考察浓香型白酒酒糟中游离肽的体外抗氧活性,采用高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱(HPLC-Q-TOF-MS)鉴定游离肽中的环肽,并运用网络药理学结合分子对接方法对环二肽的抗氧... 该研究通过测定1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)自由基清除率考察浓香型白酒酒糟中游离肽的体外抗氧活性,采用高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱(HPLC-Q-TOF-MS)鉴定游离肽中的环肽,并运用网络药理学结合分子对接方法对环二肽的抗氧化应激作用机制进行研究。结果表明,酒糟中游离肽含量为30.20 mg/g,其对DPPH自由基的半抑制浓度(IC50)值为2.30 mg/m L,具有一定的体外抗氧化活性。从酒糟提取液中共分离鉴定出19个环肽,包括10个环二肽、2个环三肽、7个环肽乙酯,其中8个环二肽涉及274个与抗氧化作用相关的核心靶点,包括8个关键核心靶点。8个环二肽与8个关键核心靶点均能通过分子间作用力形成稳定的复合物,通过多靶点、多途径的方式发挥抗氧化应激作用,主要涉及细胞凋亡、癌症、钙调节、炎症等生物学过程。 展开更多
关键词 浓香型白酒 酒糟 环二肽 抗氧化应激 网络药理学 分子对接 作用机制
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基于多尺度卷积循环网络的电力设备缺陷文本分类研究
12
作者 贺煜 刘战军 《计算机应用文摘》 2025年第12期69-71,74,共4页
在文本分类任务中,基础深度学习模型存在特征提取能力不足和静态词向量难以区分多义词的问题。对此,文章提出一种基于多尺度卷积循环网络的电力设备缺陷文本分类模型。该模型采用ALBERT预训练模型获取高质量文本词向量表征,利用多尺度... 在文本分类任务中,基础深度学习模型存在特征提取能力不足和静态词向量难以区分多义词的问题。对此,文章提出一种基于多尺度卷积循环网络的电力设备缺陷文本分类模型。该模型采用ALBERT预训练模型获取高质量文本词向量表征,利用多尺度卷积循环网络融合不同粒度下的语义特征,并通过软注意力机制计算特征权重以突出关键信息。实验结果表明,该模型的分类准确率高达97.59%,显著优于其他深度学习模型,验证了多尺度卷积循环网络在特征提取方面的优越性。 展开更多
关键词 电力文本分类 ALBERT 多尺度卷积循环网络 简单循环单元 软注意力
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用PSO优化神经网络预测岩-土体渗透性
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作者 陈洁 李杰 +1 位作者 李雙衡 李德胜 《低温建筑技术》 2025年第5期66-70,共5页
文中为探究酸性循环侵蚀对灰岩—土体渗透特性的影响,将经周期性酸蚀处理的灰岩试样与红土、黄土分别组合开展渗透试验。采用BP神经网络结合粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的方法进行研究,得出灰岩—黄土组合体经PSO... 文中为探究酸性循环侵蚀对灰岩—土体渗透特性的影响,将经周期性酸蚀处理的灰岩试样与红土、黄土分别组合开展渗透试验。采用BP神经网络结合粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的方法进行研究,得出灰岩—黄土组合体经PSO优化后,模型的决定系数由0.89515提升至0.94905,灰岩—红土组合体的决定系数由0.89892提升至0.91226,优化后的实测值与预测值拟合度较高。研究可为岩土工程中酸性侵蚀环境下的渗透性预测提供可靠参考依据。 展开更多
关键词 灰岩—土组合体 酸性循环侵蚀 渗透特性 BP神经网络 PSO优化神经网络
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一种面向医疗大数据的改进循环冗余校核算法
14
作者 赵凤萍 《信息技术》 2025年第7期20-24,28,共6页
针对传统算法在处理海量医疗大数据中存在精确度低、计算速度慢所导致的校核计算成本过高问题,文中设计了一种以BP神经网络为核心优化算法、以灰狼算法为辅助优化算法的改进循环冗余校核算法。采用BP神经网络优化算法,逐步优化循环过程... 针对传统算法在处理海量医疗大数据中存在精确度低、计算速度慢所导致的校核计算成本过高问题,文中设计了一种以BP神经网络为核心优化算法、以灰狼算法为辅助优化算法的改进循环冗余校核算法。采用BP神经网络优化算法,逐步优化循环过程中的大数据,降低了收敛迭代次数,加快了算法的计算和收敛速度。通过引入灰狼算法对经BP神经网络优化的数据进行再次优化,提升了数据优化的精确度。以医疗财务数据为样本进行的对比实验结果表明,文中所提算法的优化准确度提高至98%以上,同时大幅提升了收敛速度。 展开更多
关键词 高斯赛德尔迭代法 循环冗余算法 医疗数据 BP神经网络 灰狼算法
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Water level updating model for flow calculation of river networks
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作者 Xiao-ling WU Xiao-hua XIANG +1 位作者 Li LI Chuan-hai WANG 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2014年第1期60-69,共10页
Complex water movement and insufficient observation stations are the unfavorable factors in improving the accuracy of flow calculation of river networks. A water level updating model for river networks was set up base... Complex water movement and insufficient observation stations are the unfavorable factors in improving the accuracy of flow calculation of river networks. A water level updating model for river networks was set up based on a three-step method at key nodes, and model correction values were collected from gauge stations. To improve the accuracy of water level and discharge forecasts for the entire network, the discrete coefficients of the Saint-Venant equations for river sections were regarded as the media carrying the correction values from observation locations to other cross-sections of the river network system. To examine the applicability, the updating model was applied to flow calculation of an ideal river network and the Chengtong section of the Yangtze River. Comparison of the forecast results with the observed data demonstrates that this updating model can improve the forecast accuracy in both ideal and real river networks. 展开更多
关键词 plain river network cyclic looped channel network water level updating model hydrodynamic model error correction
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Stability Analysis for the Cellular Signaling Systems Composed of Two Phosphorylation-Dephosphorylation Cyclic Reactions 被引量:1
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作者 Chinasa Sueyoshi Takashi Naka 《Computational Molecular Bioscience》 2017年第3期33-45,共13页
The regulatory mechanisms in cellular signaling systems have been studied intensively from the viewpoint that the malfunction of the regulation is thought to be one of the substantial causes of cancer formation. On th... The regulatory mechanisms in cellular signaling systems have been studied intensively from the viewpoint that the malfunction of the regulation is thought to be one of the substantial causes of cancer formation. On the other hand, it is rather difficult to develop the theoretical framework for investigation of the regulatory mechanisms due to their complexity and nonlinearity. In this study, more general approach is proposed for elucidation of characteristics of the stability in cellular signaling systems by construction of mathematical models for a class of cellular signaling systems and stability analysis of the models over variation of the network architectures and the parameter values. The model system is formulated as regulatory network in which every node represents a phosphorylation-dephosphorylation cyclic reaction for respective constituent enzyme. The analysis is performed for all variations of the regulatory networks comprised of two nodes with multiple feedback regulation loops. It is revealed from the analysis that the regulatory networks become mono-stable, bi-stable, tri-stable, or oscillatory and that the negative mutual feedback or positive mutual feedback is favorable for multi-stability, which is augmented by a negatively regulated node with a positive auto-regulation. Furthermore, the multi-stability or the oscillation is more likely to emerge in the case of low value of the Michaelis constant than in the case of high value, implying that the condition of higher saturation levels induces stronger nonlinearity in the networks. The analysis for the parameter regions yielding the multi-stability and the oscillation clarified that the stronger regulation shifts the systems toward multi-stability. 展开更多
关键词 Cellular Signaling SYSTEMS REGULATORY networks cyclic Reaction MICHAELIS-MENTEN Mechanism Multi-Stability Oscillation
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Modeling, analysis, and screening of cyclic pressure pulsing with nitrogen in hydraulically fractured wells
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作者 Emre Artun Ali Aghazadeh Khoei Kutay Kose 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2016年第3期532-549,共18页
Cyclic pressure pulsing with nitrogen is studied for hydraulically fractured wells in depleted reservoirs.A compositional simulation model is constructed to represent the hydraulic fractures through local-grid refinem... Cyclic pressure pulsing with nitrogen is studied for hydraulically fractured wells in depleted reservoirs.A compositional simulation model is constructed to represent the hydraulic fractures through local-grid refinement.The process is analyzed from both operational and reservoir/hydraulic-fracture perspectives.Key sensitivity parameters for the operational component are chosen as the injection rate,lengths of injection and soaking periods and the economic rate limit to shut-in the well.For the reservoir/hydraulic fracturing components,reservoir permeability,hydraulic fracture permeability,effective thickness and half-length are used.These parameters are varied at five levels.A full-factorial experimental design is utilized to run 1250 cases.The study shows that within the ranges studied,the gas-injection process is applied successfully for a 20-year project period with net present values based on the incremental recoveries greater than zero.It is observed that the cycle rate limit,injection and soaking periods must be optimized to maximize the efficiency.The simulation results are used to develop a neural network based proxy model that can be used as a screening tool for the process.The proxy model is validated with blind-cases with a correlation coefficient of 0.96. 展开更多
关键词 cyclic pressure pulsing Nitrogen injection Hydraulically-fractured wells Experimental design Artificial neural networks
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基于CNN-LSTM的MIMO-OFDM信号盲调制识别算法 被引量:3
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作者 张天骐 邹涵 +1 位作者 杨宗方 马焜然 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第4期747-756,共10页
无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制... 无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制识别较为困难。为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(MultipleInput Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, MIMO-OFDM)信号在低信噪比下子载波盲调制识别的问题,本文使用CNN(Convolutional Neural Network,CNN)网络与LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)网络构建一维CNN-LSTM网络进行盲调制识别。鉴于I/Q数据具有很强特征表达能力,该算法选取I/Q数据作为第一输入特征直接输入网络。同时为了弥补噪声对I/Q数据的干扰,本文还选用抗噪声能力强的循环谱作为另一输入特征,为进一步提升循环谱的抗噪声能力,本文对循环谱进行切片累加操作得到抗噪声性能更好的循环谱切片累加序列作为第二输入特征。仿真结果表明,本文所提方法可以在SNR=2 dB条件下实现对{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,128QAM}调制方式的识别,并且识别精度达到98%。 展开更多
关键词 I/Q序列 神经网络 盲调制识别 循环谱
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LDACS系统基于循环谱和残差神经网络的频谱感知方法 被引量:3
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作者 王磊 张劲 叶秋炫 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3231-3238,共8页
针对L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautic communication system,LDACS)可用频谱资源有限且易受大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出一种基于降维循环谱和残差神经网络的频谱感知方法。首... 针对L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautic communication system,LDACS)可用频谱资源有限且易受大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出一种基于降维循环谱和残差神经网络的频谱感知方法。首先理论推导分析了DME信号的循环谱特征;然后利用Fisher判别率(Fisher discriminant rate,FDR)提取循环频率能量最大的向量,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)进行预处理特征增强;最后给出数据处理后的循环谱向量与卷积神经网络相结合的实现过程,实现了DME信号的有效检测。仿真结果表明,该方法对噪声不敏感,当信噪比不低于-15 dB时,平均检测概率大于90%。当信噪比不低于-14 dB,检测概率接近100%。 展开更多
关键词 L波段数字航空通信系统 测距仪 频谱感知 循环谱 残差神经网络
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基于残差神经网络和注意力机制的频谱感知方法 被引量:2
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作者 王安义 孟琦峰 王明博 《无线电工程》 2024年第1期24-31,共8页
随着通信技术的发展,频谱感知技术已经成为解决频谱资源稀缺的重要解决手段之一。针对传统的频谱感知方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下准确率较低的问题,提出一种基于残差神经网络和注意力机制相结合的正交频分复用(Orthogo... 随着通信技术的发展,频谱感知技术已经成为解决频谱资源稀缺的重要解决手段之一。针对传统的频谱感知方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下准确率较低的问题,提出一种基于残差神经网络和注意力机制相结合的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)频谱感知方法。将频谱感知问题转化为图像二分类任务。通过分析OFDM信号的循环自相关特征,将其灰度处理以生成循环自相关灰度图像。利用改进后的残差神经网络进行训练,提取这些灰度图像的深层特征,使用测试数据验证所得到的频谱感知模型。仿真实验结果表明,在低SNR条件下,所提方法表现出更出色的频谱感知性能,优于传统频谱感知技术。 展开更多
关键词 频谱感知 残差神经网络 注意力机制 循环自相关
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