石油二厂科技资讯网电子图书板块的开发及应用

介绍了石油二厂科技资讯网电子图书板块(e书天地)的前台设计、数据库设计与连接、后台管理与维护等开发全过程。它的应用实现了为石油二厂乃至抚顺石化公司广大员工打造丰富的科技资讯阵地、为企业的快速发展搭建信息平台的既定设计目标。

石油化工企业“3D智能工厂”建设研究

在石油化工企业生产中,装置设备和管线分布复杂,导致管理人员无法远程掌握;设备的信息和空间位置无法关联;各种业务管理系统不能与实际生产装置流程有效融合。为了克服这些缺点,根据最新的虚拟现实领域的3D建模技术,设计"3D智能工厂",实现设备及管道的空间位置、具体形状与自身信息的融合,及装置设备的智能管理,从而真正体现现代化企业的管理水平。

石油化工过程先进控制和实时优化技术

通过石油化工生产过程处理量大、连续生产、多变量互相关联影响、动态响应特性复杂、具有多重变时滞的特点以及在炼油化工企业计算机的先进控制主要方法自适应控制、多参数预估控制、组分推断控制、神经网络、模糊控制、最佳控制及故障诊断系统等的介绍,对先进控制技术的核心——控制器以及影响控制器效果的因数-所建模型和所采用的算法做了具体分析。

一种改进的SVM决策树及在遥感分类中的应用

针对遥感图像分类问题提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离性差的节点采用SVM和K近邻相结合的分类方法,最终实现多类别分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感图像的分类精度。

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。

基于GA和KNN的SVM决策树分类方法研究

文章提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法,并将其应用于解决SVM多分类问题。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离性差的节点采用SVM和K近邻相结合的分类方法,最终实现多类别分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法的实验效果较好,是一种有效的分类方法。

基于模糊双支持向量机的遥感图像分类研究

遥感图像的分类是研究土地利用变化的基础。传统的遥感图像分类方法存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题。提出了一种基于模糊双支持向量机的多类分类方法,将模糊技术引入到双支持向量机中,赋予不同样本以不同的模糊隶属度,然后将模糊双支持向量机推广到多类分类中,最后将新方法应用到遥感图像分类中。实验表明,新方法比传统的支持向量机多类分类方法有较高的分类精度,并且有较强的抗噪声能力,在运行时间上也是可行的。模糊双支持向量机是一种有效的遥感图像分类方法。