许辰
- 作品数：6 被引量：40H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：国家自然科学基金黑龙江省科技攻关计划黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于混合误差梯度下降算法的过程神经网络训练被引量：11
- 2014年
- 针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计算目标函数一阶导数数值公式,复杂度低且误差下降快;当梯度下降法学习效率降低时,引入牛顿迭代法,并将梯度下降法的训练结果作为初始参数代入目标函数,使问题转化为求解非线性方程组,不需要一维搜索而提高网络训练效率.通过学习效率分析自适应调节两种算法的切换,直至满足停机条件.将其应用于时变信号模式分类,实验结果表明,该算法较大地提高PNN训练效率.
- 许少华宋美玲许辰朱新宁
- 关键词：过程神经元网络牛顿迭代法梯度下降法
- 一种改进的双链量子遗传算法及其应用被引量：20
- 2010年
- 针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变异策略,可提高保持种群多样性的概率;改进了量子旋转门转角步长函数,能够有效避免算法震荡,增强算法的适应性。以多变量函数极值优化问题为例,仿真实验结果表明上述三种改进措施是有效的。
- 许少华许辰郝兴王颖李盼池
- 关键词：量子计算量子遗传算法优化算法
- 一种基于正向云变换的混合计算神经网络及其应用被引量：4
- 2014年
- 针对数值信息与定性领域知识相互融合的计算问题,提出了一种基于云变换的混合计算神经网络模型。利用正向正态云发生器可实现定性概念到量化数值描述之间不确定关系的转换机制,建立基于云变换的混合信息计算逻辑和神经网络模型。将定性概念谓词通过云变换在概率意义下转换为数值变量,把计算规则表示为神经元,利用神经网络的学习性质来实现对定量与定性混合信息的自适应计算和推理。在算法设计中,将网络性质参数整合为一个粒子,利用粒子群算法对混合计算神经网络进行整体优化求解。以石油地质研究中的沉积微相自动识别为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。
- 许少华陈妍许辰张亚光
- 关键词：神经网络云模型学习算法粒子群优化
- 井震信息融合的储层砂体追踪及断层识别智能算法研究
- 本课题综合利用测井数据纵向分辨率高、对储层性质刻划精细，地震资料可全三维反映油藏构造特征、平面联系性好的特点，针对油藏地质研究中的小层对比、砂体追踪、断层识别等典型问题，基于测井、地震、地质等多学科数据和资料，研究井震信...
- 许辰
- 关键词：信息融合地震数据测井数据断层识别
- 文献传递
- 离散过程神经网络和CGA相融合的边缘检测被引量：2
- 2016年
- 针对图像处理中的边缘检测问题,提出一种基于离散过程神经网络(DNPP)与混沌遗传算法(CGA)相融合的模型和算法。DNPP的输入可以直接为数据矩阵,实现二维图像关联信息网格化的整体输入和处理。以图像网格灰度值作为DPNN处理数据集合,利用Sobel算子检测的技术原理和DPNN的判别能力,实现图像边界线的自动辨识和追踪。文中给出基于混沌遗传搜索的DNPP求解算法,以油田地震数据体切片中砂体的识别和追踪为例,实际资料处理结果验证了检测模型和算法的有效性。
- 张宇航许少华许辰
- 关键词：图像处理边缘检测混沌遗传算法
- 基于特征识别与PSO结合的地层对比算法被引量：3
- 2015年
- 针对油田开发区块相邻两井之间的小层对比问题,提出了一种以小层测井曲线直接作为过程特征并与粒子群优化相结合的地层对比算法。通过定义可度量曲线特征相似度的距离指标,直接将相邻两口对比井的原始测井曲线作为小层对比特征变量,以此构建带多级罚函数约束的小层对比目标函数。综合利用粒子群算法(PSO)的经验记忆、信息共享和遍历搜索性质优化目标函数参数,实现两井小层之间的最佳匹配。算法可突出测井曲线的过程特征以及多条曲线的整体组合形态,提高对比井段小层之间对应关系的辨识和匹配能力,对于地层对比问题在机制上具有较好的适应性。对油田开发区块相邻两井进行实际资料处理,小层自动对比结果验证了模型和算法的有效性。
- 许少华张宇航宋美玲许辰
- 关键词：地层对比PSO算法
