周冠武
- 作品数：18 被引量：29H指数：3
- 供职机构：西安石油大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程电子电信更多>>
- RIPv1协议路由传播问题
- 2011年
- 通过对RIPv1有类路由协议在普通网络结构中的路由传播和更新情况进行研究分析和总结,然后将总结结果应用到特殊网络结构中。调试命令观察和分析特殊结构中使用RIPv1协议的路由传播情况,通过分析特殊结构中的路由更新问题,得出结论。
- 张庆红周冠武
- 关键词：路由更新特殊结构
- 基于决策模板预测药物‑靶蛋白相互作用关系的方法和系统
- 本发明公开了一种基于决策模板预测药物‑靶蛋白相互作用关系的方法和系统，通过提出两种新的靶蛋白相似性度量策略，即基于GO本体注释和基于pathway通路功能映射的相似性度量，结合已有的药物化合物分子结构相似性，药物ATC注...
- 闫效莺周冠武
- 文献传递
- 神经计算在储层参数渗透率预测中的应用研究
- 近年来，对于前馈神经网络在油藏描述中的应用研究已非常广泛。在此，本文深入剖析了多层前馈网络的学习机理，总结了已取得的研究成果。同时针对基于最速下降法的BP算法存在的问题和缺陷，研究了径向基RBF网络的快速高效学习算法，并...
- 周冠武
- 关键词：人工神经网络油藏描述测井数据渗透率预测
- 文献传递
- 基于ZigBee PRO无线传感网络的油气井生产监测系统设计
- 针对现有油气井生产监测系统中数据采集成本高，布局不灵活等特点，结合ZigBee PRO特性集设计了一套油气井生产监测系统。本文通过对ZigBee PRO特性集的分析，利用高性能SoC芯片CC2530、油压传感器、套压传感...
- Zhou Guanwu周冠武Zhao Yulong赵玉龙
- 关键词：无线传感网络通信协议
- RBF神经网络在储层表征中的应用研究被引量：1
- 2007年
- 研究利用RBF神经网络技术进行石油储层表征中有关储层参数的计算与岩性的识别;建立了储层参数(渗透率)预测模型与岩性识别模型,并利用该两个模型对未知样本进行预测,预测结果与实际测量结果相比具有较好的一致性,其渗透率预测精度与收敛速度较BP神经网络模型有了很大的提高;应用表明,RBF神经网络在储层表征问题中有着广阔的应用前景。
- 周冠武程国建
- 关键词：RBF神经网络储层表征岩性识别渗透率预测
- 一种多信号输出的智能压力变送器
- 一种多信号输出的智能压力变送器，包括压力传感器，压力传感器输出端连接信号调理电路的输入端，压力传感器的激励恒流源由信号调理电路提供；信号调理电路的输出端与微控制器的输入端连接，微控制器的输出端分别和液晶显示模块输入端、V...
- 赵玉龙周冠武李村
- 文献传递
- 一种基于极限学习机的硅压力传感器温度补偿方法
- 一种基于极限学习机的硅压力传感器温度补偿方法，将在不同温度下所采集的数据源作为建立极限学习机温度补偿模型的样本数据，并通过训练样本与测试样本进行极限学习机的硅压力传感器温度补偿模型学习与验证。本发明具有所需特征变量少、补...
- 赵玉龙周冠武李村
- 文献传递
- 概率神经网络方法在岩性识别中的应用被引量：22
- 2007年
- 本文研究利用概率神经网络方法进行测井资料的岩性识别;建立了测井解释的岩性识别模型,并利用该模型对测试样本进行预测,预测结果与实际测量结果相比具有较好的一致性,其计算量小且预测精度与收敛速度较BP神经网络模型有了很大的提高;应用表明,概率神经网络在岩性识别问题中有着一定的应用前景。
- 程国建周冠武王潇潇
- 关键词：概率神经网络岩性识别
- 基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究被引量：3
- 2006年
- 介绍了自组织竞争网络和自组织影射网络的原理，对自组织竞争网络和自组织影射网络的优缺点进行了比较。采用大庆的油气层数据建立网络模型，对网络结构的参数进行了优化并对输入样本进行了聚类分析。数据分析表明自组织竞争网络和自组织影射网络都有较好的聚类结果，自组织竞争网络较自组织影射网络方法识别出的结果更客观可靠，是油气层识别的一种有效方法。
- 王家华李志勇周冠武
- 关键词：油气层识别
- 一种石英谐振差动式加速度计温度补偿方法
- 一种石英谐振差动式加速度计温度补偿方法，采集加速度计与温度传感器输出的频率信号f<Sub>1</Sub>、f<Sub>2</Sub>与温度信号T以及加速度a；计算不同温度下加速度计的静态数学模型的零偏K<Sub>0</S...
- 周冠武张庆红李皎康磊
- 文献传递
