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基于集成量子神经网络的大地构造环境判别与分析
1
作者
张佳文
李明超
+1 位作者
韩帅
张敬宜
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期511-519,共9页
量子地球科学是一门崭新的跨学科前缘专业,量子计算和量子机器学习算法为地学大数据的深度挖掘与分析带来了新的契机。其中,量子神经网络是目前最具代表性的研究方向之一,在复杂多源数据处理方面的效率与准确率尤为突出。本文以大地构...
量子地球科学是一门崭新的跨学科前缘专业,量子计算和量子机器学习算法为地学大数据的深度挖掘与分析带来了新的契机。其中,量子神经网络是目前最具代表性的研究方向之一,在复杂多源数据处理方面的效率与准确率尤为突出。本文以大地构造环境判别这一关键问题为切入点,利用堆叠集成算法对量子神经网络(Stacking Quantum Neural Network,S-QNN)进行了改进,并分别实现了玄武岩、辉长岩和尖晶石的构造环境智能判别;同时与四种传统算法(SVM、RF、KNN和NB)、经典神经网络(ANN)和传统量子神经网络(QNN)进行对比。结果表明,集成后的S-QNN模型在3类情况下的准确率较最优的传统算法分别提升5.67%、6.19%和13.34%,较普通的QNN模型提升3.11%、4.99%和3.84%,且更具鲁棒性和通用性。该研究反映了所提出的S-QNN在数据处理中的优势,更证实了量子机器学习算法在地球科学研究中的适用性与潜力,为量子科学与地球科学的交叉融合提供了新思路。
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关键词
量子地球科学
构造环境判别
岩石矿物
地球化学
堆叠集成算法
量子神经网络
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职称材料
量子粒子群模糊神经网络碳酸盐岩流体识别方法研究
被引量：
23
2
作者
刘立峰
孙赞东
+2 位作者
韩剑发
赵海涛
能源
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期991-1000,共10页
根据不同流体性质在角度道集上所反映特征的差异,构建了多属性角度叠加数据体组合流体识别因子.并将量子粒子群与模糊神经网络相结合,利用量子粒子群方法来优化模糊神经网络中的连接权值和隶属函数参数,并进行一系列的改进措施,显著提...
根据不同流体性质在角度道集上所反映特征的差异,构建了多属性角度叠加数据体组合流体识别因子.并将量子粒子群与模糊神经网络相结合,利用量子粒子群方法来优化模糊神经网络中的连接权值和隶属函数参数,并进行一系列的改进措施,显著提高了算法的全局寻优能力.将近远角度叠加数据体组合流体识别因子作为改进模糊神经网络的输入,流体性质作为输出,同时引入"相控流体识别"的思想,利用碳酸盐岩储集相进行控制,建立了碳酸盐岩流体识别模型.通过塔中实际井区进行验证,证明该方法能够提高流体的识别精度,具有很好的实际应用价值.
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关键词
量子粒子群
模糊神经网络
部分角度叠加数据体
流体识别
塔里木盆地
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职称材料
题名
基于集成量子神经网络的大地构造环境判别与分析
1
作者
张佳文
李明超
韩帅
张敬宜
机构
天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室
香港理工大学建筑与房地产学系
出处
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期511-519,共9页
基金
天津市杰出青年科学基金项目(17JCJQJC44000)。
文摘
量子地球科学是一门崭新的跨学科前缘专业,量子计算和量子机器学习算法为地学大数据的深度挖掘与分析带来了新的契机。其中,量子神经网络是目前最具代表性的研究方向之一,在复杂多源数据处理方面的效率与准确率尤为突出。本文以大地构造环境判别这一关键问题为切入点,利用堆叠集成算法对量子神经网络(Stacking Quantum Neural Network,S-QNN)进行了改进,并分别实现了玄武岩、辉长岩和尖晶石的构造环境智能判别;同时与四种传统算法(SVM、RF、KNN和NB)、经典神经网络(ANN)和传统量子神经网络(QNN)进行对比。结果表明,集成后的S-QNN模型在3类情况下的准确率较最优的传统算法分别提升5.67%、6.19%和13.34%,较普通的QNN模型提升3.11%、4.99%和3.84%,且更具鲁棒性和通用性。该研究反映了所提出的S-QNN在数据处理中的优势,更证实了量子机器学习算法在地球科学研究中的适用性与潜力,为量子科学与地球科学的交叉融合提供了新思路。
关键词
量子地球科学
构造环境判别
岩石矿物
地球化学
堆叠集成算法
量子神经网络
Keywords
quantum
geoscience
tectonic settings discrimination
rock and mineral
geochemistry
stack
integration algorithm
stacking
quantum
neural
network
(
s-qnn
)
分类号
P541 [天文地球—构造地质学]
O413 [理学—理论物理]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
量子粒子群模糊神经网络碳酸盐岩流体识别方法研究
被引量：
23
2
作者
刘立峰
孙赞东
韩剑发
赵海涛
能源
机构
中国石油大学(北京)地质地球物理综合研究中心
中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期991-1000,共10页
基金
国家重点基础研究规划(973)项目(2011CB201103)
国家科技重大专项(2011ZX05004003)
+1 种基金
国家青年自然科学基金项目(41204093)
中国石油大学(北京)科研基金项目(KYJJ2012-05-03)联合资助
文摘
根据不同流体性质在角度道集上所反映特征的差异,构建了多属性角度叠加数据体组合流体识别因子.并将量子粒子群与模糊神经网络相结合,利用量子粒子群方法来优化模糊神经网络中的连接权值和隶属函数参数,并进行一系列的改进措施,显著提高了算法的全局寻优能力.将近远角度叠加数据体组合流体识别因子作为改进模糊神经网络的输入,流体性质作为输出,同时引入"相控流体识别"的思想,利用碳酸盐岩储集相进行控制,建立了碳酸盐岩流体识别模型.通过塔中实际井区进行验证,证明该方法能够提高流体的识别精度,具有很好的实际应用价值.
关键词
量子粒子群
模糊神经网络
部分角度叠加数据体
流体识别
塔里木盆地
Keywords
quantum
particle swarm
Fuzzy
neural
network
Partial-
stack
ed seismic datasets
Fluid identification
Tarim basin
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成量子神经网络的大地构造环境判别与分析
张佳文
李明超
韩帅
张敬宜
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
量子粒子群模糊神经网络碳酸盐岩流体识别方法研究
刘立峰
孙赞东
韩剑发
赵海涛
能源
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
23
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职称材料
已选择
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