李强
- 作品数：8 被引量：15H指数：3
- 供职机构：东北石油大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国石油天然气集团公司科技项目黑龙江省高等教育教学改革工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 移动基站电耗评估与节能分析被引量：5
- 2017年
- 随着我国信息化建设的不断发展进步,我国移动通信行业不断加速转型升级,积极开展3G、4G网络建设及业务应用来满足市场的需求。日益增长的市场需求催生了电信行业基站的建设,随着基站数量的增加,导致基站电耗使用量也大大增加,同时也给基站的日常维护和管理增加了负担。如何控制基站能耗利用量,减少电信公司成本问题,对电信企业来说是个迫不及待要解决的问题。因此,围绕基站节能与管理的需求,分析讨论基站电耗产生的主要原因,分析基站设备耗电情况,找出了基站内的空调设备是形成基站电耗量使用大的主要原因,文中提出使用智能风控管理,利用控制系统对基站室内外温湿度进行识别、判断,从而来控制空调的起停,已到达节能的目的,从而降低成本,极大提高移动公司竞争力。
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- 关键词：智能管理节能
- 闸板防喷器关井锁紧过程的闭环回馈仿真被引量：3
- 2017年
- 近年井控培训多以教师讲解为主,虚拟仿真使学员难以理解实际操作。钻井井控实物仿真培训系统的应用,可有效解决井控培训中场景不易复现、培训成本高等问题。针对井控实物仿真培训系统中关井时闸板防喷器锁紧操作的仿真化,在闸板防喷器中加装步进电机驱动器和步进电机,利用步进电机速度及转矩控制实现闸板防喷器锁紧装置的锁紧操作,提出基于闸板防喷器锁紧过程步进电机的闭环回馈控制系统。为验证方法可行性,利用井控设备进行仿真计算,实验结果证明其可靠性及实用性。
- 张方舟孙瑞雪张文晶李龙李强
- 关键词：闸板防喷器锁紧装置闭环仿真
- 基于改进遗传算法的自适应卷积神经网络被引量：2
- 2022年
- 传统卷积神经网络模型的构建具有过度依赖经验知识、不可预知性、训练难度大等缺点,导致对网络结构和参数的设置需要耗费大量的时间进行调优测试。针对上述问题,提出基于改进遗传算法的自适应卷积神经网络算法。改进遗传算法通过对卷积神经网络进行编码处理,将分类误差和结构复杂度作为适应度函数,针对选择、交叉和变异策略进行改进,在保证遗传算法种群多样性的同时提高收敛速度,避免算法陷入局部最优解。利用改进遗传算法全局寻优的特性,对神经网络体系结构和重要参数进行优化,实现卷积神经网络的自适应构建,以提高神经网络分类准确率。在MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集上的实验表明,该算法优化后的卷积神经网络在分类精度、参数设置等方面均取得了良好的效果,与其他神经网络相比,改进的遗传算法具有成功优化卷积神经网络的潜力,对不同分类任务的研究具有重要意义。
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- 关键词：卷积神经网络改进遗传算法自适应结构优化参数优化
- 远程台仿真系统的自适应稳态回馈控制方法被引量：1
- 2017年
- 在钻井过程中为了有效保护和正确控制井控设备,同时确保井控安全,需要钻井从业人员进行井控仿真培训。为了给培训人员创造真实的钻井环境并客观反映培训人员的技能水平,设计了井控远程台实物仿真系统。为了在与真实相近的环境下模拟操作井控设备,将自适应稳态回馈控制应用到井控远程台仿真系统中。根据系统特性,结合PID自适应控制,提出自适应井控远程台压力油制备仿真的稳态回馈控制算法。为验证方法的可行性,选取以某油田钻井公司的实际项目为背景进行仿真设计。试验结果表明,此方法能够实现远程控制台的检查与运行等内容的真实操作训练功能。
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- 异构集群环境下逆时偏移任务调度算法
- 2021年
- 逆时偏移方法作为目前最先进的地震资料成像方法之一,已经广泛应用于地震数据成像领域;基于地震资料的庞大数据量,该方法仍存在计算需求较大的问题,通常需要借助集群系统来完成运算。在异构集群环境中,各个节点的性能不同,节点的处理能力也会存在差异,在进行数据运算时容易出现负载不均衡的现象。为了提高并行计算的工作效率和异构集群系统资源的利用率,结合负载均衡技术,提出了一种异构集群环境下的自适应节点两级计算任务调度算法,将节点间和节点内的计算任务尽可能合理地划分。通过实验验证,同传统的Min-Min和Max-Min算法进行对比,在对逆时偏移数据进行处理时,该算法能够有效地缩短整体计算任务的完成时间,使得各个节点的计算任务分配更加均衡,提高了整个异构集群系统的资源利用率。
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- 关键词：异构集群逆时偏移任务调度负载均衡
- 深度学习在地震初至拾取中的应用综述被引量：1
- 2022年
- 随着计算机硬件技术的不断提高,人工智能技术在各个行业的广泛应用,地震学界开始探索用深度学习算法处理地震初至波数据,为初至波的拾取研究提供了崭新的方向。为了解决传统地震波初至拾取方法对低信噪比资料拾取精度较低、算法鲁棒性较差等缺点,提高地震初至拾取速度和效率,减少耗费的人力以及人为拾取所产生的误差,该文系统地介绍了地震事件初至波拾取的常用传统方法,详细地阐述了深度学习领域内各种经典神经网络模型在地震初至波拾取中应用现状。通过实例对比分析卷积神经网络、深度信念网络、生成对抗神经网络和深度递归神经网络等模型在地震初至波拾取中的应用效果,讨论总结了深度学习在地震初至波拾取领域内应用存在问题和应用前景,为今后地震初至拾取研究提供新的思路。
- 高新成杜功鑫王莉利李强柯璇
- 关键词：人工智能地震勘探初至拾取神经网络
- 基于PLC的井控远程台实物仿真培训系统的设计
- 2016年
- 井控安全是石油生产最大的安全隐患,针对石油钻井井控安全操作培训的不足,提出了基于PLC的井控远程台实物仿真培训系统的设计。搭建一个井控远程台培训系统的实物仿真平台,用来对井控远程台培训系统的学习和研究。介绍了基于PLC控制器为核心开发的井控仿真培训系统的设计方法,并从PLC的工作原理和基本结构,井控远程台的操作工况,以及系统工作原理,控制系统的设计,系统流程进行了详细的论述。井控实物仿真培训系统能够实现真实操作训练和考核评分等功能。让操作者在与真实相近的环境下模拟操作常用井控设备,提高钻井井控操作标准化。
- 张文晶张方舟马瑞民李强孙瑞雪
- 关键词：PLC培训系统
- 基于DS证据融合的学习者学习风格研究被引量：3
- 2021年
- 为了在网络学习系统中通过分析学习行为来推测不同学习者学习的风格,提出了一种将BP神经网络和DS证据理论结合起来进行学习风格推测的方法。以BP神经网络为基本推理模型,确定各证据的基本概率分配,利用DS证据理论的组合规则对BP的输出结果进行处理,以此来提高推测的准确度。通过对某高校部分学生学习行为的分析结果表明,该方法能够有效地对学习者进行学习风格的推测,有助于网络学习系统达到个性化教学的目的。
- 李强
- 关键词：BP神经网络DS证据理论
