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卢清华

作品数:44 被引量:9H指数:2
供职机构:中国石油大学(华东)更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 40篇专利
  • 4篇期刊文章

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 14篇网络
  • 12篇视频
  • 11篇神经网
  • 11篇神经网络
  • 8篇实时视频
  • 8篇卷积
  • 7篇视频流
  • 7篇井数据
  • 7篇卷积神经网络
  • 7篇测井
  • 7篇测井数据
  • 6篇图像
  • 6篇并行化
  • 6篇大数据
  • 5篇实时视频流
  • 5篇数据库
  • 5篇图像数据
  • 5篇图像数据库
  • 5篇测井相
  • 4篇云计算

机构

  • 44篇中国石油大学...

作者

  • 44篇卢清华
  • 43篇张卫山
  • 31篇李忠伟
  • 24篇宫文娟
  • 18篇赵德海
  • 10篇段鹏程
  • 8篇徐亮
  • 7篇崔学荣
  • 7篇刘昕
  • 7篇宋弢
  • 7篇何旭
  • 4篇李杉杉
  • 3篇宫法明
  • 3篇王志超
  • 3篇陈立成

传媒

  • 3篇计算机系统应...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 3篇2020
  • 3篇2019
  • 3篇2018
  • 9篇2017
  • 14篇2016
  • 9篇2015
44 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种基于模糊理论和神经网络的测井相识别方法
本发明提出了一种基于模糊理论和神经网络的测井相识别方法,首先,构建模糊区域卷积神经网络,将给出目标假设区域和目标识别放入同一个网络中,共享卷积计算,一个训练过程更新整个网络的权重;接下来,测井数据经过模糊区域卷积神经网络...
李忠伟张卫山宋弢卢清华崔学荣刘昕赵德海何旭
文献传递
一种基于卷积神经网络的车型识别方法
本发明提出了一种基于卷积神经网络的车型识别方法,基于特征提取模块与车型识别模块,包括以下步骤:通过设计卷积与池化层,全连接层,分类器来构建车型识别的神经网络,其中卷积与池化层和全连接层用来提取车型特征,分类器用来车型分类...
张卫山陈立成卢清华
文献传递
一种面向实时视频处理的负载感知云计算系统
本发明提出了一种面向实时视频处理的负载感知云计算系统,包括:Storm集群,提供基础设施服务;视频流产生器,用于视频流的产生,接受和发送;流服务器,缓存视频数据并提供统一的消息接口,降低组件之间的耦合;负载检查器,其绑定...
张卫山段鹏程卢清华宫文娟李忠伟
基于深度学习的多传感器智能冰箱控制方法和智能冰箱
本发明涉及一种基于深度学习的多传感器智能冰箱控制方法和智能冰箱,冰箱具有冰箱本体和多个门,冰箱本体和每个门均形成冰箱储藏室,控制方法包括:获取向冰箱储藏室内放置食材前的第一图像与放置食材后的第二图像,基于所述第一图像和第...
张卫山孙浩云赵德海徐亮卢清华李忠伟宫文娟
文献传递
一种云应用程序编程接口的容错调用方法
本发明提出了一种云应用程序编程接口的容错调用方法,在原有云应用程序编程接口的基础上,提供应用程序编程接口调用的错误容忍处理,加入超时容错机制、计时器模块、时间文件、花费评估模块等,包括以下步骤:步骤(A),通过时间文件确...
卢清华李杉杉张卫山
文献传递
一种呼叫中心服务人员的情绪监测方法
本发明提出了一种呼叫中心服务人员的情绪监测方法,结合呼叫中心服务人员工作场景的特点,通过采集和分析服务人员的语音和脉搏信号,监测服务人员的情绪状态,使用光电容积法采集脉搏信号,传感器可以直接安装在耳麦上,丝毫不影响穿戴者...
张卫山赵德海宫文娟卢清华李忠伟
文献传递
一种大数据环境下基于模糊深度学习的测井相识别与分析方法
本发明提出了一种大数据环境下基于模糊深度学习的测井相识别与分析方法,首先,构建模糊区域卷积神经网络,将给出目标假设区域和目标识别放入同一个网络中,共享卷积计算,一个训练过程更新整个网络的权重;接下来,把输入的测井数据集分...
李忠伟张卫山宋弢卢清华崔学荣刘昕赵德海何旭
一种针对实时云环境Storm的提高网络资源利用率计算方法
本发明提出了一种针对实时云环境Storm的提高网络资源利用率计算方法,在一个Tuple数据从一个Spout或者Bolt发送之前,结合拓扑动态结构,首先进行第一个判断过程,判断即将接受Tuple数据的Bolt是否与发射Tu...
张卫山段鹏程李忠伟宫文娟卢清华
文献传递
云环境下基于深度学习的在线视频智能处理系统
本发明提出了一种云环境下基于深度学习的在线视频智能处理系统,包括以下部分:视频数据采集层采集视频数据;视频处理层根据不同视频处理任务的性质对应离线处理和在线处理功能;数据服务层针对不同的领域应用,聚合离线处理结果和在线处...
张卫山徐亮宫文娟卢清华李忠伟
文献传递
基于区块链的工业物联网联邦学习系统架构被引量:2
2021年
联邦学习是一种新兴的保护隐私的机器学习算法,它正在广泛应用于工业物联网(IIoT)中,在联邦学习中中心服务器协调多个客户端(如物联网设备)在本地训练模型,最后融合成一个全局模型.最近,区块链在工业物联网和联邦学习中得到了利用,以用来维护数据完整性和实现激励机制,吸引足够的客户数据和计算资源用于培训.然而,基于区块链的联邦学习系统缺乏系统的架构设计来支持系统化开发.此外,目前的解决方案没有考虑激励机制设计和区块链的可扩展性问题.因此,在本文中,我们提出了一个应用于工业物联网中基于区块链的联邦学习系统架构,在此架构中,每个客户端托管一个用于本地模型训练的服务器,并管理一个完整的区块链节点.为了实现客户端数据的可验证完整性,同时考虑到区块链的可扩展问题,因此每个客户端服务器会定期创建一个默克尔树,其中每个叶节点表示一个客户端数据记录,然后将树的根节点存储在区块链上.为了鼓励客户积极参与联邦学习,基于本地模型培训中使用的客户数据集大小,设计了一种链上激励机制,准确、及时地计算出每个客户的贡献.在实验中实现了提出的架构的原型,并对其可行性、准确性和性能进行了评估.结果表明,该方法维护了数据的完整性,并具有良好的预测精度和性能.
于秋雨卢清华张卫山
关键词:区块链物联网人工智能故障检测
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