李建平

作品数：31被引量：85H指数：5
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供职机构：东北石油大学计算机与信息技术学院更多>>
发文主题：教学改革粒子群优化粒子群优化算法信息检索网络机器人更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学石油与天然气工程轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《赤峰学院学报（自然科学版）》《微型电脑应用》《科学技术与工程》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金黑龙江省高等教育教学改革工程项目中国石油科技创新基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
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基于迁移学习和微调的抽油机故障识别研究
《计算机与数字工程》2025年第2期558-563,共6页李建平 吴江 
国家自然科学基金重点项目(编号:61933007)资助。
针对目前抽油机井上故障的检测方法主要通过人工现场检测不足以达到实时效果,且市场上可用的抽油机数据较少等问题,论文提出一种基于迁移学习和微调的三维残差网络模型,通过少量数据对模型的高层卷积进行微调再训练,将Kinetics预训练模...
关键词：抽油机 深度学习 残差网络 迁移学习 故障识别 微调策略 
基于改进ResNet的示功图分类算法研究
《计算机技术与发展》2024年第8期197-201,共5页李建平 董永杨 宋明会 
海南省重点研发项目(ZDYF2023GXJS004)。
示功图是反映抽油机井工作状态的重要图示,通过分析示功图的闭合曲线形状,可以得出抽油机井的具体工作状态,从而可以判断出抽油机井是否发生故障以及具体的故障类型。随着深度学习的发展,基于深度神经网络的示功图分类也逐渐应用到了抽...
关键词：抽油机井 示功图 深度学习 ResNet SE子结构 
基于改进长短时记忆网络的文本分类方法被引量：3
《重庆大学学报》2023年第5期111-118,共8页李建平 陈海鸥 
国家自然科学基金资助项目(61702093)。
针对传统长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)在文本分类中无法自动选取最重要潜在语义因素的问题,提出一种改进的LSTM模型。首先,将传统LSTM的运算关系拓展为双向模式,使网络充分记忆输入特征词的前后关联关系;然后在输出层...
关键词：自然语言处理 文本分类 循环神经网络 长短时记忆神经网络 
基于注意力机制和残差网络的视频行为识别
《计算机技术与发展》2023年第4期69-74,共6页李建平 赖永倩 
国家自然科学基金重点项目(61933007)。
针对现有的视频人体行为识别模型识别能力有限,以及双流识别方法易受光照因素的影响导致时间成本较高的问题,提出一种基于注意力机制的ResNeXt模型用于识别视频中的人体行为。将经过预处理后的视频帧数据作为该模型的输入,该卷积网络模...
关键词：深度学习 残差网络 三维卷积网络 视频行为识别 注意力机制 
基于BERT模型的教育技术学领域实体抽取被引量：4
《计算机技术与发展》2022年第10期164-168,共5页胡慧婷 李建平 董振荣 白欣宇 
黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20190098)。
网络环境下资源丰富导致教育技术学信息量大,使得学习者认知效率低、注意力无法集中,最终偏离学习的目标并且无法完成特定的学习任务。为了解决学习者在网络学习中遇到的这些问题,该文提出一种结合BERT-BiLSTM-CRF的教育技术学主干课程...
关键词：教育技术学 命名实体识别 BERT 双向长短期记忆网络 条件随机场 
基于PSO-CNN的验证码识别算法研究被引量：4
《计算机技术与发展》2022年第9期51-55,共5页李建平 王钊 
国家自然科学基金重点项目(61933007)。
伴随着互联网的高速发展,非法用户恶意攻击网站、恶意注册、暴力破解用户密码等事件也随之而来。为了解决这些网络安全问题,作为网络安全第一道防线的验证码技术应运而生。但在实现自动登录合同管理系统的过程中,验证码自动化识别一直...
关键词：粒子群优化算法 卷积神经网络 验证码 数据预处理 Tesseract 
基于XGBoost的低渗油田储层粒度预测被引量：6
《计算机系统应用》2022年第2期241-245,共5页李建平 张小庆 李莹 
针对低渗油田储层粒度预测问题,本文提出利用机器学习中的极致剃度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)来对低渗油田储层粒度进行预测的方案.首先,根据问题构建合适的XGBoost模型,然后根据已有的岩心储层粒度特征值与其余测井信...
关键词：机器学习 神经网络 XGBoost 储层粒度 
量子自组织网络模型及在油田水淹层识别中的应用被引量：1
《微型电脑应用》2020年第12期9-11,15,共4页李建平 杨夺 范友贵 
国家自然科学基金(61702093)。
为解决油田测井解释中的水淹层识别问题,研究了一种量子自组织网络模型以及应用在油田水淹层的识别效果。首先样本数据由量子比特进行描述,将描述后的量子比特映射到Bloch球面上,竞争层权值则表示为Bloch球面上的任意分布的量子比特,然...
关键词：Bloch球面 自组织网络 水淹层识别 
基于量子自组织网络的水淹层识别方法被引量：1
《吉林大学学报（理学版）》2020年第4期944-952,共9页卢爱平 李建平 李盼池 范友贵 
国家自然科学基金(批准号:61702093);东北石油大学引导性创新项目基金(批准号:2018YDL-20)。
采用量子自组织网络方法,解决油田测井解释中的水淹层识别问题.首先,构造储层特征指标集,包括测井曲线的序列指标和单个数值指标.对序列指标先采用离散Walsh滤波方法去除噪声,然后取均值,再与其他单个数值指标一起构造储层特征向量.其次...
关键词：水淹层识别 自组织网络 量子自组织网络 Walsh滤波 算法设计 
工程教育专业认证与新工科背景下“四位一体”信息人才培养模式探索被引量：1
《科教导刊（电子版）》2020年第11期52-52,共1页李建平 王辉 李鹏飞 李军 吴文珍 
黑龙江省教育科学十三五规划课题研究成果(专业认证视域下计算机专业综合课程设计的研究与实践,GJB1319025);校级教育教学改革项目《面向创新创业需求的“四位一体”新工科信息人才培养模式探索与实践》和重点建设课程《Data Mining》研究成果。
围绕工程教育专业认证与新工科建设背景,本文介绍了以我院物联网工程、电子信息科学与技术等专业为例,构建了以课堂教学、以赛促创、科研导向、创业扶持为“四位”,以基础课与专业主干课教学为“一体”的信息人才培养模式。实践表明,“...
关键词：新工科 四位一体 工程教育认证 
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