鲁强
- 作品数：36 被引量：103H指数：5
- 供职机构：中国石油大学（北京）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项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文化科学天文地球石油与天然气工程更多>>
- 一种波阻抗反演方法、系统、设备和存储介质
- 本发明涉及一种波阻抗反演方法、系统、设备和存储介质，方法包括以下步骤：获取采样区域的地震数据集；基于获取的地震数据集，对构建的基于神经网络与符号网络相结合的波阻抗反演模型进行训练，得到训练好的波阻抗反演模型；使用训练好的...
- 鲁强崔馨元
- 平面布局的蚁群算法被引量：17
- 2005年
- 为提高平面布局的优化结果和效率,使用蚁群算法作为平面布局优化算法。在算法中定义B* tree结构来描述布局空间,定义模块布局利用率作为信息素,使得占用面积小的局部模块之间的依赖关系加强,引入蚁群的变异特征来加快算法的收敛效率。通过试验表明,蚁群算法同模拟退火算法相比,在解决硬模块(hardmodule)的平面布局问题时,能够得到较优化布局的结果和较快的运行效率。
- 鲁强陈明
- 关键词：蚁群算法平面布局
- 一种支持软件知识共享的本体模型研究被引量：4
- 2010年
- 为了支持分布式环境下项目团队成员之间软件开发知识有效的共享,需要对软件开发知识以及它们之间的关系进行分析和定义。根据软件开发知识的内容、特点以及它们之间的关系,对软件开发知识进行了形式化的表示,并创建了软件开发知识本体和软件开发知识本体规则。通过protégé和Jena实现对此本体的创建、存储和对此本体规则的SPARQL形式转换,据此形成知识本体库来支持软件开发知识共享。
- 鲁强陈超王智广
- 关键词：知识共享本体
- 基于GPU改进的并行人工蜂群算法被引量：1
- 2013年
- 相对于先前的并行人工蜂群算法进行了一些改进,主要采用OpenCL本地内存、并行规约等技术,提出了一种基于图形处理器(GPU)改进的并行人工蜂群算法.该算法将采蜜蜂映射为OpenCL一个工作项,跟随蜂采用右邻域优先的局部选择机制.实验结果表明:文中提出的改进并行人工蜂群算法提高了算法的执行效率,收敛速度得到提升.
- 王智广王文亮张同举鲁强刘伟峰
- 关键词：人工蜂群算法并行处理图形处理器
- 一种QoS Min-Min异构分布式系统任务调度策略被引量：4
- 2007年
- 用户任务的随机到达以及用户对任务的QoS需求,不但要求异构分布式系统满足用户QoS需求,而且要求系统尽可能多地处理随机到达的任务,并且使系统负载尽可能达到平衡,因而找到满足这些条件的调度策略具有重要意义。该文提出一种基于QoS Min-Min的元任务调度策略,使系统CPU得到充分利用,从而处理更多任务。和Min-Min调度算法相比,QoS Min-Min减少了任务淘汰率和提高了系统CPU利用率。模拟实验结果显示,该调度策略具有实效性。
- 万本庭陈明鲁强
- 关键词：调度策略负载平衡QOS
- 基于统计的自适应窗数据流离群点检测算法
- 2013年
- 使用滑动窗口的统计方法进行数据流离群点检测,是一种有效的在低纬度下进行离群点查找的方法,但是该法无法处理数据密度不均匀的数据流.据此提出一种自适应的基于统计的数据流动态检测算法.首先利用局部数据欧式空间中距离的数学期望和方差找到一个合适的k阶邻域,然后对这个k阶邻域内数据点的欧式距离和进行基于统计的离群点检测,实现自动适应数据流中稀疏段和稠密段的密度变化.理论和实验结果均表明,该算法可以有效地解决数据流离群点检测问题.
- 王智广王伟尹龙龙鲁强
- 关键词：数据流离群点
- 一种履带式本体构建模型被引量：1
- 2008年
- 为了有效地指导本体构建,创建了履带式本体构造模型来描述本体的构造方法。定义和描述了构成此模型的基本要素,包括本体(上层本体、领域本体和应用本体)和本体构造步骤(分析、设计、开发、部署和评估),并在此基础上做出了定性分析,说明了顶级本体驱动开发方法、领域本体驱动开发方法和应用领域开发方法各自的特点。通过对此模型的分析和应用,以指导在本体开发中使用正确的开发方法。
- 鲁强王智广陈明
- 关键词：本体工程本体构建方法知识工程
- 基于GPU的海量离散点高程并行插值算法被引量：1
- 2021年
- 提出一种基于GPU的高程并行插值算法,实现了对三维地表上海量离散点的并行加速渲染。通过高程纹理组织三维地表网格高程数据作为离散点渲染的基础,并通过GLSL编写GPU着色器程序动态控制图形渲染管线,实现视点相关的高程并行插值算法。实验结果表明,提出的基于GPU的高程并行插值算法较传统的内存插值算法,将三维地表上海量离散点的渲染量级从百万级提高到了千万级。
- 王智广张腾畅吴相锦鲁强
- 基于迁移学习的知识图谱问答语义匹配模型被引量：10
- 2018年
- 针对单一事实类问答系统中问句和关系的语义匹配在小规模标注样本中难以获得较高准确率的问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的迁移学习模型。首先,使用基于RNN的序列到序列无监督学习算法,通过序列重构的方式在大量无标注样本中学习问句的语义空间分布,即词向量和RNN;然后,通过给神经网络参数赋值的方式,使用此语义空间分布作为有监督语义匹配算法的参数;最后,通过使用问句特征和关系特征计算内积的方式,在有标注样本中训练并生成语义匹配模型。实验结果表明,在有标注数据量较少而无标注数据量较大的环境下,与有监督学习方法 Embed-AVG和RNNrandom相比,所提模型的语义匹配准确率分别平均提高5.6和8.8个百分点。所提模型通过预学习大量无标注样本的语义空间分布可以明显提高在小规模标注样本环境下的语义匹配准确率。
- 鲁强刘兴昱
- 关键词：语义匹配知识图谱问答系统循环神经网络
- 一种基于外存的海量地表离散点的交互编辑算法被引量：1
- 2014年
- 提出了一种基于外存的索引数据结构,实现了对海量地表离散点的高效组织及实时绘制与交互.在分析现有对海量离散点数据或点云数据处理方法的基础上,采用规则四叉树与类区间树相结合的嵌套复合结构对数据进行组织,提高了数据的查询检索效率,从而实现了在不影响场景绘制显示的前提下,对数据进行的动态删除、添加和修改,更好地支持了数据的交互操作.对该索引组织结构进行了内外存相统一的设计与实现,并验证了该方法的正确性及有效性.
- 鲁强席鹏翰朱俊诚王智广刘鑫
- 关键词：四叉树
