张亚光
- 作品数：5 被引量：11H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科技创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 云模型在测井曲线分层中的应用
- 2014年
- 针对由模糊信息导致测井曲线人工分层的不准确,提出了一种基于云模型的测井曲线自动分层方法。而云模型能同时体现概念的随机性和模糊性,利用云变换从测井曲线中提取定性概念,然后对提取的概念进行概念跃升,使得算法输出的概念层次更符合实际。实验表明,该方法能够较准确地提取和表征定性概念,所提取的概念中心与传统测井曲线分层方法得到的概念中心吻合较好,验证了算法的有效性,提高了测井曲线分层的准确性。
- 张亚光李玉龙
- 关键词：云模型
- 一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法被引量：4
- 2014年
- 为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。
- 李玉龙张亚光毕聪聪
- 关键词：遗传算法粗糙集属性约简
- 一种基于逆向云变换的混合推理神经网络被引量：2
- 2015年
- 针对数值信息与定性领域知识相互融合的推理问题,提出了一种基于云变换的混合推理神经网络。利用逆向正态云发生器可实现论域中定量数值到定性概念描述间不确定关系的转换,建立基于云变换的混合信息推理逻辑和神经网络模型。将数值信息通过云变换在概率意义下转化为定性概念谓词,把推理规则表示为神经元,利用神经网络的学习性质来实现定量与定性混合信息的自适应计算推理。以油田开发水淹层判别为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。
- 许少华张亚光李学贵
- 关键词：信息融合云模型人工神经网络学习算法
- 基于云变换的信息融合方法及智能推理模型的研究
- 随着计算机技术的快速发展，人们对油田勘探开发水平的要求越来越高，对各种勘探开发数据的综合性的利用也有了更多的需要。通过对开发地质中涉及的地质、测井等多学科探测数据综合利用、以及与油藏开发定性知识的融合研究，以提高对油藏的...
- 张亚光
- 关键词：信息融合云模型神经网络
- 文献传递
