多示例多标记半监督算法研究及在抽油机工况诊断中的应用

发布时间：2017-06-21 13:20

  本文关键词：多示例多标记半监督算法研究及在抽油机工况诊断中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着石油开采技术的不断发展,采油系统中的流体构成也愈发复杂,致使抽油机故障发生周期和类型难以确定。本课题利用油田日常监测过程中积累的大量抽油机工况数据,针对此类数据体完整性表示及多重语义划分的问题,面向有标签数据量少的现状,研究多示例多标记半监督学习方法及应用技术。论文分析了目前抽油机工况诊断方面的先进技术和多示例多标记半监督学习的典型算法,在此基础上提出了本课题的研究内容及应用技术。针对使用单一特征向量进行数据描述会过度简化数据、丢失有效信息的问题,构建了基于径向基神经元网络的多示例学习模型,并采用Huffman树的思想对模型内部节点的选取进行优化,改善了模型算法的准确率。针对抽油机工况过渡状态及时判别和表示的问题,提出一种基于径向基神经元网络的多示例多标记学习模型,模型可同时输出多种工况类型以表示介于两种类型之间的过渡工况,并且利用簇内簇间距离指标对模型参数的确定进行指导,达到改善学习效果的目的。同时,通过半监督算法引入大量未标识样本,辅助分析样本空间分布状况,形成了基于半监督聚类的多示例算法和基于径向基神经元网络的多示例多标记半监督算法,提高了原有算法的性能。课题依据面向抽油机工况诊断问题所建立的模型和算法,以过往的抽油机工况监测数据为基础,进行了算法软件的设计与集成开发,取得了良好的应用效果。课题的研究对于工况数据完整描述、工况类型准确表达和判断等问题具有一定的实际价值和应用前景。
【关键词】：多示例多标记 半监督 抽油机 工况诊断
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE933.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 创新点摘要6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 国内外相关研究9-13
• 1.2.1 多示例多标记学习现状9-11
• 1.2.2 抽油机工况诊断技术发展现状11-13
• 1.3 论文的研究内容及结构安排13-15
• 第二章 多示例多标记半监督学习相关研究15-26
• 2.1 多示例半监督学习研究15-17
• 2.1.1 多示例学习15-17
• 2.1.2 半监督学习17
• 2.2 多标记学习研究17-21
• 2.2.1 多标记学习概述17-18
• 2.2.2 标记相关性研究18
• 2.2.3 多标记学习策略18-21
• 2.3 多示例多标记学习研究21-22
• 2.4 评价指标介绍22-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 基于半监督聚类的多示例算法26-45
• 3.1 半监督聚类算法26-28
• 3.1.1 常用的聚类算法26-27
• 3.1.2 半监督聚类27-28
• 3.2 基于Huffman树的半监督聚类算法28-31
• 3.2.1 Huffman Seeded K-means算法28-29
• 3.2.2 仿真实验对比分析29-31
• 3.3 基于半监督的多示例算法31-38
• 3.3.1 基于半监督聚类的多示例学习31-34
• 3.3.2 基于Huffman树的半监督多示例算法34-37
• 3.3.3 仿真实验对比分析37-38
• 3.4 在抽油机工况诊断中的应用38-44
• 3.4.1 数据提取38-41
• 3.4.2 数据预处理41-42
• 3.4.3 诊断分析42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第四章 基于RBF神经元网络的多示例多标记半监督模型及算法45-59
• 4.1 多示例多标记学习45-47
• 4.1.1 MIMLBOOST算法45-46
• 4.1.2 MIMLSVM算法46-47
• 4.2 基于径向基神经元网络的多示例多标记学习47-49
• 4.2.1 ML-RBF算法描述47-48
• 4.2.2 MIML-RBF算法48-49
• 4.3 基于径向基神经元网络的多示例多标记半监督学习49-52
• 4.3.1 BW指标定义49-51
• 4.3.2 半监督MIML-RBF学习51-52
• 4.4 仿真实验对比分析52-54
• 4.5 在抽油机多工况判别中的应用54-58
• 4.5.1 数据提取54-56
• 4.5.2 诊断分析56-58
• 4.6 本章小结58-59
• 第五章 抽油机工况诊断系统设计与实现59-65
• 5.1 系统设计59-61
• 5.1.1 体系结构设计59-60
• 5.1.2 C#与 Matlab 混合编程60-61
• 5.2 系统实现61-64
• 5.3 本章小节64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-70
• 发表文章目录70-71
• 致谢71-72

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