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面向油气生产领域的微服务聚类方法研究

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 微服务的研究现状第15-16页
        1.2.2 描述方法的研究现状第16页
        1.2.3 聚类分析的研究现状第16-17页
    1.3 问题的提出及研究目标第17-18页
    1.4 论文的主要贡献第18页
    1.5 论文的组织结构与安排第18-20页
第2章 文本分类的相关技术第20-27页
    2.1 描述方法第20-21页
        2.1.1 基于刻面的描述方法第20页
        2.1.2 基于本体的描述方法第20-21页
        2.1.3 刻面与本体相结合的描述方法第21页
    2.2 相似度计算第21-22页
        2.2.1 欧式距离第21-22页
        2.2.2 余弦相似度第22页
    2.3 聚类算法第22-26页
        2.3.1 传统K_Means聚类第22-23页
        2.3.2 最优聚类个数与初始聚类质心提取算法第23-25页
        2.3.3 一种引进参数改进求取聚类个数的聚类算法第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 面向油气生产领域的刻面与本体相结合的描述方法第27-37页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 微服务第28页
    3.3 重建刻面分类结构树第28-31页
        3.3.1 命名实体分词第29页
        3.3.2 术语本体关系转换表第29页
        3.3.3 特征词筛选第29-31页
        3.3.4 刻面描述结构树第31页
    3.4 面向油气生产领域的刻面与本体相结合的描述方法第31-32页
    3.5 实例验证第32-34页
        3.5.1 验证实例——单井生产日数据服务第32页
        3.5.2 验证实例——井口实时监测数据服务第32-33页
        3.5.3 验证实例——工况参数配置服务第33页
        3.5.4 验证实例——设备异常编码库维护服务第33-34页
    3.6 聚类算法实验第34-36页
        3.6.1 参数确定第34页
        3.6.2 聚类结果第34-36页
    3.7 本章小结第36-37页
第4章 基于引入参数的优化聚类算法第37-47页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 一种引入参数的优化聚类算法第38-40页
        4.2.1 确定基础类簇质心第38页
        4.2.2 引入相似参数第38页
        4.2.3 确定聚类个数k第38-39页
        4.2.4 确定初始类簇质心第39-40页
    4.3 实验结果与分析第40-46页
        4.3.1 实验一:鸢尾花实验第40-43页
        4.3.2 实验二:微服务应用实验第43-46页
    4.4 本章小结第46-47页
总结和展望第47-48页
参考文献第48-53页
致谢第53-54页
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文第54-55页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目第55页

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