新型缝网压裂技术在镇北致密储层的研究与应用

北美非常规油气藏的成功开发为长庆致密油藏改造开辟了新的技术途径。在与北美巴肯致密油藏特征进行对比分析的基础上,指出镇北长X致密储层具有天然裂缝发育、岩石脆性程度高、水平两向应力差适中的特点,具备大规模体积压裂形成复杂网状裂缝的条件。因此,以体积压裂为理念,在该区块开展了的"高排量、大液量、低黏压裂液、小粒径支撑剂"技术模式的新型缝网压裂先导性试验,取得了较好的增产效果,为长庆油田0.3mD以下致密油藏压裂改造积累了重要的经验。

大气颗粒物源解析的BP网络权重分析模型

应用BP网络进行大气颗粒物源解析,将大气采集样本中的元素含量及其污染源成分谱构成训练样本集,用BP网络进行训练.由训练好的网络的权值分布可以计算出网络各输入节点的权重贡献率.根据输入节点的权重贡献率可以确定与其相联系的污染排放源的重要性,从而实现大气颗粒物的源解析.将BP网络权重分析法与其它源解析法应用于实例进行分析比较,结果表明:BP网络权重分析用于大气颗粒物源解析意义明确,方法简便可行.

聚苯胺网状纳米结构的合成与表征

以樟脑磺酸为掺杂剂、三氯化铁和过硫酸铵为二元混合氧化剂，在水溶液体系中通过苯胺原位聚合制备得到直径为80～100nm的聚苯胺网状纳米结构，其导电率为10^-2～10^-1 S／cm。进一步研究结果表明，三氯化铁可抑制聚苯胺纤维的形成，并同时起到掺杂剂和氧化剂的双重作用；通过控制FeCl3用量和以（APS）：n（FeCl3）的比值，可调节产物的形貌结构和导电率。

径向基函数人工神经网络在棉花耗水量预测中的应用

采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱,以气象资料中的平均气温、日照时数、平均风速作为输入变量,建立了预测新疆石河子地区棉花耗水量的RBF神经网络预测系统,并通过实测数据的检验得出此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 2 mm/d,最小为0.000 8 mm/d,平均为0.051 9 mm/d;相对误差最大为1.7995%,最小为0.0165%,平均为0.9664%,可见网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间短,仅需0.078 0 s。

免疫学原理在入侵检测中的应用研究

评述了近年来免疫原理在入侵检测中的应用,着重讨论抗体克隆选择学说、免疫网络学说和危险模式理论的应用研究现状,对所采用的免疫机制和算法进行了总结,并介绍了研究的热点问题。最后在分析入侵检测方法存在问题的基础上,探讨了今后研究的方向。

神经网络方法在预报高炉铁水硅含量上的应用研究

讨论了人工神经元网络（ＡＮＮ）方法在铁水含硅量预报上的应用策略。选定若干参数作为硅含量的相关变量，建立一个三层ＢＰ网络结构，结合现场数据进行学习和预报，取得良好效果。

适应开放式创新性实验教学的信息化建设与管理

为适应高等学校开放式创新性实验教学要求,东南大学在实验教学的信息化建设与管理方面作了前瞻性的规划与设计,并在适应开放式创新性实验教学的信息化建设方面获得了诸多成效。

用于船舶噪声分类的局域自适应子波神经网络分类器

提出了一种用于船舶噪声分类的局域自适应子波神经网络分类方法。首先利用傅里叶变换对三类船舶噪声进行预处理，然后利用网络局域化构造局域自适应子波神经网络分类器。通过对实际的三类处理后的船舶噪声谱进行自动特征提取并分类，分类结果令人满意，证明了该方法的优越性和工程应用前景。

模糊神经网络油气预测

本文在分析研究BP网络油气预测存在问题的基础上，提出了一种模糊神经网络。这种网络与BP网络相似，它是将模糊的概念结合于网络之中，使神经网络可以处理结构化的知识，亦即由专家给出的规则，从而提高了油气预测结果的可信度。同时，在网络训练时采用同伦学习算法，大大提高了网络训练的收敛速度，避免了用梯度下降法训练网络所产生的局部收敛现象。模糊神经网络已在大庆探区多个高分辨率区块进行了油气预测的实际应用，取得了较好的效果。

基于脑电图的孤独谱系障碍儿童的偏定向相干脑网络研究

目的探讨孤独谱系障碍(autism spectrum disorders,ASD)行为发育特点与脑网络异常连接间的关系。方法通过采集幼儿时期起病的ASD患者及对照组健康发育儿童的静息态脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号,利用偏定向相干方法(partial directed coherence,PDC)建立脑网络,对不同组儿童的网络连接异同进行分析。结果与对照组相比,ASD儿童网络连接强度减小,在中等长度连接处显著减少;在阈值0.15的二值化网络中,ASD儿童网络全局效率下降,集群系数及局部效率在右侧大脑半球的下降较左侧突出,出度在中央运动区未出现偏侧性、在颞顶区明显减少。结论这些网络连接异常可以解释ASD儿童的行为发育特点,有希望应用于对ASD儿童的脑功能受损程度的客观评估。

一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态分析

研究了一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态行为·放宽了对Hopfield神经网络的互连结构必须为对称的要求,考虑一类具有时滞的且互连结构为非对称的广义Hopfield神经网络的稳定性问题·通过构造适当的Lyapunov泛函及扇区条件,给出了平衡点渐近稳定的充分条件·在Hopfield神经网络的设计及实现过程中,这些条件是很实用的·仿真结果进一步证明了结论的有效性·

一种基于Netfilter的BitTorrent流量测量方法

Bit Torrent是目前互联网上广泛使用的一种基于P2P的文件共享协议。它使用了动态端口,这给Bit Torrent流量的准确测量带来了很大的困难。本文在分析Bit Torrent协议基础上,给出了一种基于应用层特征匹配的Bit Torrent流量测量方法。首先提取出Bit Torrent流的应用层特征,利用Linux Netfilter/Iptables扩展架构实现数据包的应用层特征匹配。将TCP流分成了Bit Torrent流和非Bit Torrent流,对Bit Torrent流进行统计。实验表明,该方法能实时准确地测量Bit Torrent流量。

多重时变时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性(英文)

研究了多重时变时滞的Cohen Grossberg神经网络的指数稳定性.得到了平衡点存在以及指数稳定的充分条件.这些条件相比前人文章具有限制更少,更容易验证的特点.

基于SDN的动态资源分配算法

针对软件定义网络(SDN)能够执行多种并发、动态网络测量任务的特点,提出一种自适应的网络测量框架.该框架能动态调整分配给各测量任务的资源,从而确保用户层面上对测量精度的要求.设计并实现了相应的系统原型,并采用3种不同的网络测量业务对该方法进行验证.实验结果表明,该方法在任务测量精度满足率和任务拒绝率上具有更优的性能,与传统方法相比精确性更高.

采用Kalman_BP神经网络的视频序列多目标检测与跟踪

针对在复杂环境下多目标检测与跟踪实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于神经网络修正均方误差估计的卡尔曼滤波跟踪方法,实现视频序列的多目标跟踪。在该方法中,首先通过帧间差分法准确提取出背景,并结合背景消减法实现多目标的检测,应用形态学滤波对检测结果进行优化;然后利用Kalman_BP神经网络预测滤波器对运动目标的位置进行预测。BP神经网络的引入,主要是降低由于模型变化以及噪声等引起的Kalman滤波器的估计误差,使Kalman滤波器的预测结果更加精准;最后,通过对不同的目标贴上标签,实现目标快速匹配,根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形的一致性,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该算法不仅能够快速稳定地对不同场景中的目标进行跟踪,而且能够统计目标数目和显示目标的运动轨迹,与粒子滤波等方法相比跟踪更加平稳,提高了跟踪的可靠性。

一种新型的平行网络式实验室组织结构

分析了在新形势下改革实验室组织结构的要求 ,结合管理学中的组织设计 ,将计算机网络应用到实验室管理中 。

BP网络在烧结矿质量预测中的初步应用

烧结矿质量指标包括FeO含量、转鼓强度、还原性、低温还原粉化以及软化和熔滴性能等多方面 ,寻求烧结矿质量指标分析的新方法和有效途径是极为必要的。本文通过建立烧结矿质量指标预测的神经网络模型 ,利用实际烧结生产数据对模型进行训练 ,对烧结矿低温还原粉化性能 (RDI)和转鼓强度(TI)

网络控制系统的分析与控制

网络控制系统是指通过网络形成闭环的实时反馈控制系统。针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,研究了其建模、稳定性分析与控制器设计的问题。所考虑的网络诱导时延为小于一个采样周期的短时延,既可以是定常的也可以是时变的;随机丢包过程是具有普遍意义的任意丢包过程,其数字特征不必先验得到。运用Lyapunov方法,得到保证闭环网络控制系统渐进稳定的充分条件以及状态反馈控制器的设计方法。最后,通过仿真结果证明了方法的有效性。

线型调制器的充电技术

介绍了两种线型调制器中人工线充电的新技术 ,并简要分析了这两种充电电源的工作原理以及各自的性能优缺点。新型充电电源内置完善的保护电路 ,能通过反馈网络对充电电压进行精确的调节。高频开关变换器可以减小设备的体积 。

碟式分离机主要故障的分析与故障诊断系统的设计

介绍了碟式分离机的结构特点,在此基础上,分析了碟式分离机的主要故障。由于碟式分离机的结构和故障形式具有特殊性,因而在设计碟式分离机故障诊断系统过程中,针对不同故障采用了不同的措施来提取能够正确反映设备状态的特征参数。为了能够快速、准确地对碟式分离机的各主要故障进行识别,引入了专家系统和神经网络技术。利用文中介绍的原理和方法设计出了碟式分离机故障诊断系统,在DRJ-460碟式分离机上进行了试验,取得了良好的效果。