基于数据挖掘与机器学习技术的低渗储层产量预测

低渗储层的区域延展性大、油气生产效率低,以及钻井和储层改造作业频繁等特点使得多年在常规油气藏生产作业中所总结出的知识体系与开发方式不能很好地应用于此。借助AI技术快速掌握储层数据信息、提升认知水平、高效制定工程措施,是实现致密储层降本增效开发的新方法。从数据挖掘的角度出发,收集了来自加拿大Cardium致密储层1286口井的50余种影响参数,利用敏感性测试深入探索了该低渗储层历史产量与地理/物性/工程等多维参数的相关性,通过建立和综合对比多种机器学习技术优选出最佳的产量预测模型;为了增加数据利用效用,应用了k-Fold交叉验证方法可以显著改善模型预测精度。结果表明,在所有机器学习算法中随机森林方法表现突出,优化模型可以将产量预测的准确率提高到85%以上。这项研究为海外低渗油气田的储层快速评价、项目综合决策和开发中的降本增效提供了有力的保障。

基于机器学习技术挖掘中医名家医案数据的方法探讨

名家医案作为解决临床疑难问题的典范,其诊疗思路的正确性和实践结果的有效性在长期的临床活动中得到了肯定。但传统的统计方法在面对中医学非线性、多维度、复杂关系的问题上,难以全面且深入地发掘中医学的思辨体系和经验逻辑,而机器学习方法在此类问题研究上有显著优势,并在中医传承研究中得到了广泛的应用。本文旨在探讨如何利用机器学习算法研究中医医案,并介绍了中医医案数据的获取与处理、机器学习算法的选择等,以期为中医医案的研究提供参考。

机器学习算法在渔船数据挖掘技术中的应用

本文基于PCA_Word2Vec的渔船数据挖掘技术展开研究,构建了PCA_Word2Vec渔船数据挖掘模型并对渔船轨迹数据进行挖掘,在此基础之上通过将LightGBM模型与其他经典模型分类效果进行比较,以及对PCA_Word2Vec数据挖掘模型挖掘前后的数据展开对比,验证了渔船数据挖掘技术的有效性和实用性。

计算机机器学习技术在数据挖掘中的应用研究

在互联网高速发展的时代下,互联网技术渗透在人类生产生活中,对工作和生活产生巨大影响。计算机机器学习技术在数据挖掘中的应用与研究是一个非常热门和重要领域,机器学习作为人工智能的核心领域之一,为数据挖掘提供许多强大工具和算法。本文首先介绍机器学习技术的基本概念、算法和分类问题,其次对数据挖掘进行概述,最后介绍机器学习在数据挖掘中的原理分析与应用。机器学习技术通过让计算机在大量数据中自动学习和提取有用信息,为数据挖掘提供强大支持。

机器学习算法在数据挖掘中的应用

随着数据量的急剧增长和计算能力的显著提升,机器学习算法在数据挖掘领域的应用变得日益广泛。本文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的核心应用,详细分析了朴素贝叶斯、K-近邻法、神经网络、支持向量机等算法在数据分析、模式识别和预测建模等方面的实际应用。通过案例研究和理论分析,本文强调了机器学习算法在提高数据挖掘效率、准确性和自动化水平方面的重要作用。

基于机器学习的聚类序列离群点数据挖掘算法

由于聚类序列离群点数据具有时序依赖性特征,难以精准检测离群点,导致数据挖掘效果不理想.针对该问题,提出了基于机器学习的聚类序列离群点数据挖掘算法,利用机器学习方法进行聚类序列离群点数据聚类处理,计算离群点离群指数;通过机器学习聚合数据,分配离群点数据;遍历数据样本特征序列,计算特征区间适用度,分析特征与目标变量之间关系;将数据分类挖掘问题转换为线性可分问题,避免出现过拟合;设计数据挖掘过程,根据记录每个数据点出现的时间戳,实现数据挖掘.实验结果表明:该算法只是在PSLG数据集与实际离群点占比出现了1%的误差,其余均一致,数据挖掘范围与标定范围一致,具有精准挖掘效果.

大数据技术的机器学习算法

随着互联网的发展和移动设备的普及,人们进入了一个数据量激增的时代,被称为“大数据”。为了有效应对这些大规模数据,传统数据处理方式显得力不从心,需要结合机器学习技术进行处理。基于此,本文探讨了机器学习的定义、分类以及大数据环境下的相关算法,例如分布式决策树、深度学习、聚类算法和降维技术,并进一步探索了这些算法在金融、健康医疗、电商和交通等领域的具体应用。

数据要素、数据挖掘与中国服务业生产率提升——来自双重机器学习的因果推断

数字经济时代下数据要素的出现为实现服务业生产率进一步提升提供了新的可能。本文基于2012—2019年中国省际面板数据,使用双重机器学习方法探究了数据要素影响服务业生产率提升的效应、作用机制与异质性表现。研究发现,数据要素显著促进中国服务业生产率提升;数据挖掘能力的提高增强了数据要素对服务业生产率提升的效应;数据要素更有助于生活性服务业以及中国东部和南方地区服务业的生产率提升。

小样本机器学习下数据多尺度挖掘算法设计

数据多尺度挖掘是指在数据挖掘过程中考虑不同尺度的数据信息,由于数据中存在大量特征,为了提高信息处理效率,且更精准地划分数据类型,提出一种小样本机器学习算法下数据多尺度挖掘方法。将使用者的部分动作抽象,建立网站页面会话用于学习不同的事件内容,获得小样本数据信息。通过复值函数构建Hibert空间,计算出样本元素再生核,提取小样本数据特征;利用特征向量构造特征矩阵调节数据间平衡性,得到数据相对熵。建立多尺度信息数据库,使用机器学习下逻辑回归离散化数据特征值,挖掘复杂项集指标的支持度,实现精准的数据多尺度挖掘。通过实验证明,所提方法数据分类效果好,挖掘准确率高,耗费时间少。

医学数据挖掘教学实践——以基于Weka的机器学习方法为例

本文首先介绍了机器学习常用的一般操作流程、Weka软件以及生物医学数据处理的重要性。然后,阐述了如何使用Weka进行生物医学数据分析和构建机器学习模型,并提供了以糖尿病为例的具体案例来说明这些方法的应用。本文介绍的教学实践方法有助于学生直观地理解机器学习中各个重要步骤,并方便比较不同分类器效果,具备良好的教学潜力。

人工智能机器学习内容的著作权合法性基础——以文本和数据挖掘例外规则为视角

为激活人工智能机器学习来源的合法基础,文本与数据挖掘行为能否适用于著作权合理使用制度,成为利用这一技术的法律难题。针对学界提出的“单独设置合理使用条款”“概括性解释合理使用一般条款”等观点,相关规范具备合理性的同时也面临条款话语体系不周延、概括性适用具有不确定性以及冲击现有规范框架导致释法不稳定等难题。对于文本与数据挖掘技术的利用,应关注未来科技发展与该技术纳入著作权法中角色定位的协调统一趋势,在现行著作权法框架下,法律规范在应对技术创新时,应保持稳定并注重平衡,把握法律条文变动的逻辑趋势以及权利义务的控制思维,为科技发展提供灵活的法律空间,以实现技术发展与法律规制的动态平衡。

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

电力系统中的异构数据严重影响了入侵检测结果,存在检准率低的问题,针对该问题,结合机器学习与大数据技术对电力系统进行入侵检测。构建入侵行为分析模型,使用大数据技术约减数据,将属性集转换为目标字符串。利用编辑距离计算两个字符串之间距离,以计算结果为判断依据,分析两个属性集之间的关联关系。将约减后的数据作为机器学习数据,分析入侵行为。引入异构值差度量距离函数,归一化预处理异构数据。经过多模式匹配生成待检测的报文,对报文逐条遍历,使用机器学习签名技术确定入侵行为数据位置,由此完成入侵行为检测。实验结果表明,该方法在不同攻击手段下的检准率均大于0.95,具有精准检测效果。

新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程思政建设研究

本文以新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程为例,详细探讨了如何在课程教学中融入思想政治教育,实现学生的全面发展。本文首先阐述了课程思政建设的理论基础,包括教育目标、教学内容、思政元素、思政方法、思政效果等方面,指出课程思政建设应该以学生为主体,以教师为主导,以课程为载体,以实践为平台,以质量为保障,以效果为评价的多元化教育理念,从而实现专业知识教育和思想政治教育的有机结合,实现知识、能力、情感、价值的全面培养。然后本文介绍了机器学习与数据挖掘课程思政建设的实践探索,主要围绕该课程的课堂教学、课后作业、课程项目设计三个方面,展示了课程思政建设的具体实践过程和教学效果,包括思政主题的提出、思政案例的展示、思政问题的引发、思政方法的运用、思政元素的渗透、思政互动的促进、思政要点的梳理、思政收获的分享、思政启示的引出等,最终体现课程思政建设的教学效果,包括知识效果、能力效果、情感效果、价值效果等。本文的研究和实践,能够为新工科教育的发展以及新时代的人才培养工作,提供了一种可能的路径和方法,具有重要的借鉴和参考价值。

思政元素融入“机器学习与数据挖掘”课程的教学实践研究

文章旨在研究思政元素融入“机器学习与数据挖掘”课程的教学实践,为教育工作者提供一定的参考,引导学生增强社会责任感,并应用所学技术解决实际行动中的问题。文章首先从课程的概述开始,阐述了该课程的教学目标、内容和重要性。随后,探讨了在课程教学中融入思政元素的意义,并在设计融入思政元素的课程教学案例基础上,进一步研究了融入思政元素的课程教学实施。

基于数据挖掘技术的MOOC学习者辍学预测研究

随着教育数据挖掘和学习分析的快速发展,大规模在线开放课程(MOOC)成为更多学习者学习的首选。本文首先通过对已公开的MOOC学习日志数据分析,将已有的学习者日志数据进行统计分析,选取七个行为特征。其次,运用数据挖掘技术,对学习日志数据进行相关性研究,七个行为特征与辍学行为均为显性负相关,其中访问课程其他模块和访问课程导航与学习者辍学行为相关性较强,参与课程讨论与其他学习行为均存在较低的相关系数;对学习者群体进行分析时,发现主要学习者群体分为积极学习者、良好学习者、消极学习者,其中消极学习者的辍学概率较高。最后,从学习资源、个性化教学与评价方式提出一定的教学干预建议,以期提高学习者的课程完成度。

融合机器学习的用电检查与数据预测技术分析

阐述融合人工智能、计算机和机器学习技术,对用电检查数据进行分析和预测。通过对大量用电数据的挖掘和处理,建立高效的用电检查数据分析和预测模型,实现对电力负荷的准确预测和管理。

大数据及机器学习技术在水资源智能监测与环境传感技术中的应用

本文旨在探讨基于大数据和机器学习技术的水资源智能监测方法,以及环境传感技术在勘测中的应用。研究首先概述了水资源监测与环境传感技术的发展现状,随后介绍了如何利用大数据处理和分析技术提升水资源监测的效率和精度。其次,文章详细阐述了机器学习算法在水资源智能监测中的应用,并通过案例分析验证了相关技术的实际效果。研究最后总结了现有技术的优势和挑战,并对未来的研究方向进行了展望。

数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知与情绪认知中的应用

随着食品嗅觉和味觉感官及情绪认知相关的科学技术水平的不断提升,越来越多的仪器分析方法和实验设备用于上述领域的研究。检测方法的多样化、全面化以及检测精度的提升,也伴随着风味感知相关数据规模的扩增。如何从食品风味仪器分析结果以及消费者的情绪认知行为相关研究中收集的大量数据中获得关键信息,并建立数据间的关联,越来越被研究人员所关注。食品领域的数据挖掘与建模技术是利用食品生产及流通过程中获得的大量数据,实时、准确地监控食品产业链的各个环节中的物理化学变化,并预测这些变化可能对消费者感官特征及情绪认知产生的影响。目前在食品嗅觉和味觉感知领域,数据挖掘与建模技术可为食品科研人员和消费者提供前所未有的洞察力和分析能力。本文在针对经典的机器学习方法中的有监督和无监督的数据挖掘与建模方法以及深度学习方法的基础上,对食品感官属性研究以及情绪认知方面的最新应用进展进行分析,并展望数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知领域的应用前景,助力食品行业的科技进步和产业升级。

基于数据挖掘技术的燃机透平叶片热障涂层孔隙率预测及力学性能研究

目的预测燃机透平叶片热障涂层孔隙率,加速热障涂层的研发及工艺优化,解决传统实验方法效率低、成本高的问题,为重型燃气轮机热障涂层研发及工业实际生产中的具体工艺参数调控提供一定指导。方法采用MATLAB图像二值化处理技术计算陶瓷层的孔隙率数据,训练机器学习模型,预测不同工艺参数下热障涂层陶瓷层的孔隙率,并通过实验验证测试涂层的硬度和孔隙率。结果GradientBoosting Regression模型能够实现对热障涂层孔隙率的准确预测,喷涂功率、送粉率和喷涂距离对孔隙率的影响较大。机器学习具有一定的外延性,模型的R值(Related Coefficient,R)由0.8344提高到0.9430,R2值(Square of Related Coefficient,R^(2))从0.6962提高到0.8892,而MAE的值(Mean Absolute Error,MAE)从1.3440降低到1.0394,RMSE值(Root Mean Squared Error,RMSE)由1.8810减少到1.7128。随孔隙率的降低,等离子喷涂8YSZ陶瓷涂层的硬度由3.98 GPa增加到5.54 GPa,弹性模量由62.36 GPa提高到84.30 GPa。该模型准确预测了不同工艺下的涂层孔隙率。结论喷涂功率、送粉率和喷涂距离决定了热障涂层的孔隙率,热障涂层的孔隙率与其硬度和弹性模量息息相关。本工作利用机器学习准确预测了不同工艺下的涂层孔隙率,证明机器学习算法在重型燃气轮机透平叶片热障涂层研发、工艺优化及生产中具有一定的应用前景。

机器学习在超临界二氧化碳制膜技术教学中的应用实践

[目的]探索将超临界二氧化碳(CO_(2))辅助制备金属-有机框架(MOF)膜与机器学习技术相结合的创新教学模式,以提高本科生在实验数据处理、分析和预测方面的能力。[方法]在教学过程中,学生首先使用数据提取工具从复杂的实验图表中提取CO_(2)在MOF材料上的吸附等温线数据,构建包含数据点和材料性能参数的数据集。随后,学生应用极致梯度提升(XGB)和随机森林(RF)两种机器学习算法对提取的数据集进行训练和测试,建立材料性能预测模型。[结果]数据提取工具显著提高了数据处理的效率和准确性,XGB模型在材料性能参数预测方面表现出良好的准确性和可解释性。通过这种结合数据提取和机器学习的教学模式,学生在数据处理和预测方面取得了显著进步,增强了他们的数据分析和科研能力。[结论]本工作提出的教学模式为化学工程和材料科学领域的实验数据处理和分析提供了有效的解决方案,具有较高的应用价值。