基于岩心图像识别的水驱油仿真系统设计与实现
这是一篇关于水驱油仿真,岩心图像识别,GA-PSO模型,K均值聚类,区域生长的论文, 主要内容为在我国油田的开发后期,其主体开发方式是注水开发,然而长期的注水开发导致油田进入高含水甚至特高含水期,开发难度越来越大。为了提高注水开发效率,对水驱油过程和注水驱替后剩余油分布规律进行深入研究十分关键。本文针对现有水驱油研究过程中物理仿真实验准备周期长、局限性大等问题,设计并实现了一种基于岩心图像识别的水驱油仿真系统。该系统以输入的岩心图像数据为基础,结合数字图像处理技术和计算机仿真方法,能够实现在计算机上模拟油田储集层注水驱替原油的整个动态过程。本文主要工作如下:(1)岩心图像预处理算法的研究。由于岩心图像在采集和存储的过程中会受到外部因素的影响,为了获得准确的识别分割结果用于水驱油仿真,本文设计了岩心图像预处理流程。该流程包括灰度化、平滑去噪、灰度变换和均衡化四个步骤,并在各阶段从原理和实验结果对比了各种处理算法,最终得到适合于岩心图像的预处理算法。(2)岩心图像分割算法的设计与实现。针对岩心图像的特点,设计实现了一种基于GA-PSO的K均值聚类和区域生长的岩心图像分割算法。该算法首先基于GA-PSO模型寻优得到K均值聚类算法的初始聚类中心,以此完成岩心图像的聚类分割,然后检测出聚类分割区域的边缘,并以此边缘作为种子像素点进行区域生长,从而得到最终的岩心图像分割结果。通过与其他图像分割算法进行实验对比,结果表明本文算法用时稍长但是分割准确率更高,验证了该算法用于岩心图像分割的有效性。(3)水驱油仿真系统的设计与实现。首先对系统进行需求分析,然后从系统架构设计、功能设计、UML建模设计和水驱油仿真模型设计四个方面设计了水驱油仿真系统。在算法研究和系统设计的基础上,以Microsoft Visual Studio作为集成开发平台,以C++作为开发语言,基于Open CV、Open GL和Qt实现了整个水驱油仿真系统。系统主要包括岩心图像预处理、岩心图像分割和水驱油仿真三大功能模块。最后,使用不同地质特征的岩心图像对水驱油仿真系统进行了应用实例测试,测试结果表明该系统达到了预期的目的,能够用于水驱油相关课题研究,对油田科研工作的开展具有重要意义。
基于岩心图像识别的水驱油仿真系统设计与实现
这是一篇关于水驱油仿真,岩心图像识别,GA-PSO模型,K均值聚类,区域生长的论文, 主要内容为在我国油田的开发后期,其主体开发方式是注水开发,然而长期的注水开发导致油田进入高含水甚至特高含水期,开发难度越来越大。为了提高注水开发效率,对水驱油过程和注水驱替后剩余油分布规律进行深入研究十分关键。本文针对现有水驱油研究过程中物理仿真实验准备周期长、局限性大等问题,设计并实现了一种基于岩心图像识别的水驱油仿真系统。该系统以输入的岩心图像数据为基础,结合数字图像处理技术和计算机仿真方法,能够实现在计算机上模拟油田储集层注水驱替原油的整个动态过程。本文主要工作如下:(1)岩心图像预处理算法的研究。由于岩心图像在采集和存储的过程中会受到外部因素的影响,为了获得准确的识别分割结果用于水驱油仿真,本文设计了岩心图像预处理流程。该流程包括灰度化、平滑去噪、灰度变换和均衡化四个步骤,并在各阶段从原理和实验结果对比了各种处理算法,最终得到适合于岩心图像的预处理算法。(2)岩心图像分割算法的设计与实现。针对岩心图像的特点,设计实现了一种基于GA-PSO的K均值聚类和区域生长的岩心图像分割算法。该算法首先基于GA-PSO模型寻优得到K均值聚类算法的初始聚类中心,以此完成岩心图像的聚类分割,然后检测出聚类分割区域的边缘,并以此边缘作为种子像素点进行区域生长,从而得到最终的岩心图像分割结果。通过与其他图像分割算法进行实验对比,结果表明本文算法用时稍长但是分割准确率更高,验证了该算法用于岩心图像分割的有效性。(3)水驱油仿真系统的设计与实现。首先对系统进行需求分析,然后从系统架构设计、功能设计、UML建模设计和水驱油仿真模型设计四个方面设计了水驱油仿真系统。在算法研究和系统设计的基础上,以Microsoft Visual Studio作为集成开发平台,以C++作为开发语言,基于Open CV、Open GL和Qt实现了整个水驱油仿真系统。系统主要包括岩心图像预处理、岩心图像分割和水驱油仿真三大功能模块。最后,使用不同地质特征的岩心图像对水驱油仿真系统进行了应用实例测试,测试结果表明该系统达到了预期的目的,能够用于水驱油相关课题研究,对油田科研工作的开展具有重要意义。
基于岩心图像识别的水驱油仿真系统设计与实现
这是一篇关于水驱油仿真,岩心图像识别,GA-PSO模型,K均值聚类,区域生长的论文, 主要内容为在我国油田的开发后期,其主体开发方式是注水开发,然而长期的注水开发导致油田进入高含水甚至特高含水期,开发难度越来越大。为了提高注水开发效率,对水驱油过程和注水驱替后剩余油分布规律进行深入研究十分关键。本文针对现有水驱油研究过程中物理仿真实验准备周期长、局限性大等问题,设计并实现了一种基于岩心图像识别的水驱油仿真系统。该系统以输入的岩心图像数据为基础,结合数字图像处理技术和计算机仿真方法,能够实现在计算机上模拟油田储集层注水驱替原油的整个动态过程。本文主要工作如下:(1)岩心图像预处理算法的研究。由于岩心图像在采集和存储的过程中会受到外部因素的影响,为了获得准确的识别分割结果用于水驱油仿真,本文设计了岩心图像预处理流程。该流程包括灰度化、平滑去噪、灰度变换和均衡化四个步骤,并在各阶段从原理和实验结果对比了各种处理算法,最终得到适合于岩心图像的预处理算法。(2)岩心图像分割算法的设计与实现。针对岩心图像的特点,设计实现了一种基于GA-PSO的K均值聚类和区域生长的岩心图像分割算法。该算法首先基于GA-PSO模型寻优得到K均值聚类算法的初始聚类中心,以此完成岩心图像的聚类分割,然后检测出聚类分割区域的边缘,并以此边缘作为种子像素点进行区域生长,从而得到最终的岩心图像分割结果。通过与其他图像分割算法进行实验对比,结果表明本文算法用时稍长但是分割准确率更高,验证了该算法用于岩心图像分割的有效性。(3)水驱油仿真系统的设计与实现。首先对系统进行需求分析,然后从系统架构设计、功能设计、UML建模设计和水驱油仿真模型设计四个方面设计了水驱油仿真系统。在算法研究和系统设计的基础上,以Microsoft Visual Studio作为集成开发平台,以C++作为开发语言,基于Open CV、Open GL和Qt实现了整个水驱油仿真系统。系统主要包括岩心图像预处理、岩心图像分割和水驱油仿真三大功能模块。最后,使用不同地质特征的岩心图像对水驱油仿真系统进行了应用实例测试,测试结果表明该系统达到了预期的目的,能够用于水驱油相关课题研究,对油田科研工作的开展具有重要意义。
智慧城市中数据隐私及服务推荐算法研究与应用
这是一篇关于服务推荐,矩阵分解,服务质量预测,K均值聚类,隐私保护的论文, 主要内容为随着城市人口的不断增多以及城市规模的不断扩大,城市在人类社会的发展中起到了越来越重要的作用。智慧城市因此而诞生,它的出现有助于加强城市的管理以及提高人民的生活质量。随着智慧城市的发展,城市中出现了许多的问题,如城市的交通堵塞问题,交通堵塞的发生每年都会给城市带来巨大的损失,影响城市运作的效率。城市中无时无刻都有大量的服务在被使用,由于大量相同或者相似的服务逐步出现,如何给用户推荐高质量的服务成为了一项具有挑战性的任务。目前所有的服务推荐方法都是需要基于用户的历史数据进行Qos的预测,然而用户的历史信息中包含很多用户的隐私信息。除此以外,用户对服务的调用往往会受到时间和空间等因素的影响,如何将这些影响推荐准确率的因素整合到服务推荐的过程中也是一大难题。针对以上出现的这些问题,本文提出了一种能够进行隐私保护的时间感知服务推荐框架,具体的内容如下:(1)为了解决用户历史数据中包含的隐私信息泄露的问题,本文提出了一种具有隐私保护功能的服务推荐框架。在收集用户数据时采用差分隐私的方式加入噪音,然后使用加入噪音后的服务质量数据进行预测可以有效的保护用户的隐私信息。(2)考虑到传统的基于Qo S预测的服务推荐方法都是从单一维度对数据进行处理,没有考虑到数据的多样性。本文采用了多维度切分的方式对数据进行处理,从用户、服务、时间三个维度分别进行预测,再采用加权的方式做最后的预测。从单一维度到多维度预测的转变,提高了服务推荐算法的应用范围,使其可以更好地为用户服务。(3)考虑到服务推荐中数据稀疏导致的冷启动问题,可能会造成服务推荐的准确率下降的问题,本文L1范式低秩矩阵分解的方式,即使是在初始数据量极少的情况下也可以进行预测。在进行Qo S预测前首先使用K-means聚类算法将数据划分为多个类簇,对每一个类簇使用L1范式低秩矩阵分解可以加快算法的执行速度以及提高Qo S预测的准确率。(4)本文根据上述提出的具有隐私保护的时间感知服务推荐框架,实现了智慧城市中基于Qo S预测的道路推荐系统。该系统主要用于解决智慧城市中出现的道路拥堵问题,可以为用户智能推荐道路,预防道路拥堵状况的发生。
基于Hadoop的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,K均值聚类,Slope One,Hadoop,组合推荐,MapReduce的论文, 主要内容为电子商务使我们的生活变得便捷,它迅速发展的同时也产生了大量的数据,如何帮助用户在海量的数据中快速高效地找到有价值的内容便成了一个重要的问题。目前,搜索引擎和信息分类网站都在一定程度上解决了海量数据的搜索问题,但是,这两者是需要用户通过输入关键字或者提供其他相关信息去查找,才能获取到需要的信息。相比之下,推荐系统的出现则更加的主动和智能化,从而在电商网站中起到了越来越重要的作用。它能以相当快的速度在海量数据中进行检索,不需要用户输入关键字等提示信息,主动的向顾客推荐有用的商品,它的智能化方便顾客的同时也为商家提供了很大的帮助。支撑推荐系统正常运行的推荐算法有很多,协同过滤算法是其中运用最广泛的推荐算法。然而,随着电子商务中用户数量和商品数量的高速增长,协同过滤推荐算法也面临新的挑战,比如数据稀疏性问题、可扩展性问题等等。针对这些问题,本课题对协同过滤推荐算法进行了全面深入的研究,并阐述了通过组合推荐算法来解决数据稀疏性问题,进而完成推荐工作。同时,考虑到受单机性能的限制,当面对需要处理海量数据时,必然会对推荐结果的准确性和效率造成严重影响。因此,采用将协同过滤推荐算法迁移部署到Hadoop平台中,对数据进行分布式处理,提高算法的运行效率,解决算法的可扩展性问题,最终达到增加商品销售量的目的。本文主要的研究工作如下：1)对于常用的几种推荐算法进行深入研究分析,全面了解各个算法的优点和缺点,重点研究了协同过滤推荐算法。2)运用组合推荐算法完成数据填充和结果推荐。该组合算法是将K均值聚类算法、Slope One加权改进算法和协同过滤算法(CF)相结合,以此来实现推荐。K均值聚类算法和Slope One加权改进算法用来解决数据稀疏性问题,协同过滤算法(CF)用来在数据相对完整的基础上实现最终的推荐。3)对协同过滤推荐算法进行改进,使其能够适应MapReduce编程模型,进而达到对数据进行分布式处理的目的,以此来解决算法存在的可扩展性问题。4)对单个推荐算法和组合推荐算法进行评测。本课题运用MovieLens数据集中的数据,通过实验,从各个算法的准确率、召回率和反应时间的角度对算法进行了评测,并对实验结果进行分析。
基于Hadoop的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,K均值聚类,Slope One,Hadoop,组合推荐,MapReduce的论文, 主要内容为电子商务使我们的生活变得便捷,它迅速发展的同时也产生了大量的数据,如何帮助用户在海量的数据中快速高效地找到有价值的内容便成了一个重要的问题。目前,搜索引擎和信息分类网站都在一定程度上解决了海量数据的搜索问题,但是,这两者是需要用户通过输入关键字或者提供其他相关信息去查找,才能获取到需要的信息。相比之下,推荐系统的出现则更加的主动和智能化,从而在电商网站中起到了越来越重要的作用。它能以相当快的速度在海量数据中进行检索,不需要用户输入关键字等提示信息,主动的向顾客推荐有用的商品,它的智能化方便顾客的同时也为商家提供了很大的帮助。支撑推荐系统正常运行的推荐算法有很多,协同过滤算法是其中运用最广泛的推荐算法。然而,随着电子商务中用户数量和商品数量的高速增长,协同过滤推荐算法也面临新的挑战,比如数据稀疏性问题、可扩展性问题等等。针对这些问题,本课题对协同过滤推荐算法进行了全面深入的研究,并阐述了通过组合推荐算法来解决数据稀疏性问题,进而完成推荐工作。同时,考虑到受单机性能的限制,当面对需要处理海量数据时,必然会对推荐结果的准确性和效率造成严重影响。因此,采用将协同过滤推荐算法迁移部署到Hadoop平台中,对数据进行分布式处理,提高算法的运行效率,解决算法的可扩展性问题,最终达到增加商品销售量的目的。本文主要的研究工作如下：1)对于常用的几种推荐算法进行深入研究分析,全面了解各个算法的优点和缺点,重点研究了协同过滤推荐算法。2)运用组合推荐算法完成数据填充和结果推荐。该组合算法是将K均值聚类算法、Slope One加权改进算法和协同过滤算法(CF)相结合,以此来实现推荐。K均值聚类算法和Slope One加权改进算法用来解决数据稀疏性问题,协同过滤算法(CF)用来在数据相对完整的基础上实现最终的推荐。3)对协同过滤推荐算法进行改进,使其能够适应MapReduce编程模型,进而达到对数据进行分布式处理的目的,以此来解决算法存在的可扩展性问题。4)对单个推荐算法和组合推荐算法进行评测。本课题运用MovieLens数据集中的数据,通过实验,从各个算法的准确率、召回率和反应时间的角度对算法进行了评测,并对实验结果进行分析。
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