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题名薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法
被引量：15
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作者
高静怀
刘乃豪
吕奇
张茁生
姜秀娣
陈树民
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院西安交通大学数学与地球物理探测研究中心海洋石油勘探国家工程实验室
南京电子技术研究所中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室
西安交通大学数学与统计学院信息科学系
中国海洋石油总公司研究总院海洋石油勘探国家工程实验室
大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期512-521,共10页
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基金
国家自然科学基金重大项目(41390450
41390454)
+2 种基金
国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91730306)
国家科技重大专项(2016ZX05024-001-007
2017ZX05069)联合资助~~
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文摘
薄互层型油气储层是陆相沉积盆地主要储层类型之一。研究如何利用地震资料刻画和预测薄互层油气储层,对中国油气勘探与开发具有重要意义。介绍了由三参数小波变换而得到的同步挤压三参数小波变换及其在薄互层型储层分析和地震资料谱分解中的应用。与三参数小波变换相比,同步挤压三参数小波变换在时间尺度域增加了对三参数小波变换的小波系数的重排操作,以提高时频分辨率。利用同步挤压三参数小波变换进行薄互层储层分析的方法既可以研究薄互层组的整体特性,也可以表征其组内的结构。与Morlet小波变换等常用的时频分析方法相比,该方法有更高的时频分辨率,能更好地刻画薄互层的整体特性及其组内的结构。合成地震记录和实际算例表明,同步挤压三参数小波变换对于地下地质体及不同厚度的河道和叠置的河道的刻画比其它相关变换的结果更为清晰和可靠。
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关键词
薄互层储层
三参数小波
同步挤压变换
时频分析
时频分辨率
油储地球物理
地震资料解释
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Keywords
thin interbedded reservoir
three parameters wavelet
synchrosqueezing transform
time frequency analysis
time-frequency resolution
reservoir geophysics
seismic data interpretation
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名LBSN中利用深度学习的POI推荐方法
被引量：3
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作者
刘旸
吴安波
李慧斌
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机构
西安科技大学管理学院
西安交通大学数学与统计学院信息科学系
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第10期2926-2934,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(71673220)
陕西省教育厅专项科学研究计划——人文社科专项基金项目(20JK0232)
陕西省科学技术厅青年基金项目(2020JQ760)。
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文摘
提出一种基于位置的社交网络(LBSN)中利用深度学习的POI推荐方法。设计LBSN异构图,即UP2Vec模型,整合地理签到信息、用户社会关系和时间信息等语境。提出偏好增强谱聚类(PSC)算法,通过分析用户的各种语境信息获得多个维度的数据空间特征,使用谱聚类划分用户群体。利用谱嵌入增强的神经网络深度挖掘用户与POI之间的非线性关联,实现POI的高质量推荐。实验结果表明,所提方法性能优于对比方法,推荐准确率超过90%。
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关键词
POI推荐
基于位置的社交网络
深度学习
偏好增强谱聚类算法
UP2Vec模型
谱嵌入增强的神经网络
偏好预测
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Keywords
POI recommendation
location based social network
deep learning
preference enhanced spectral clustering algorithm
UP2Vcc model
spectral embedding enhanced neural network
preference prediction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名“数据挖掘与智能计算”前言
被引量：1
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作者
孟德宇
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机构
西安交通大学数学与统计学院信息科学系
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第4期475-476,共2页
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文摘
随着计算机与互联网技术的飞速发展，数据挖掘与智能计算方面的研究已成为当今信息科学领域最受关注的前沿与热点之一．数据挖掘（datamining），又称为数据库中的知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD），就是从大量数据中获取有效的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程．数据挖掘基于统计学、人工智能、模式识别和机器学习的理论基础，借鉴最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的技术，针对数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理方法，
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关键词
数据挖掘
智能计算
互联网技术
数据库系统
信息科学
知识发现
人工智能
机器学习
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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