西安交通大学数学与统计学院信息科学系

研究主题：薄互层地震资料解释时频分析时频分辨率油气储层

研究学科：自动化类

被引量：17H指数：2EI: 1 北大核心: 3 CSCD: 2

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薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法 ( EI收录): 1; 《石油物探》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高静怀刘乃豪吕奇张茁生姜秀娣陈树民出版年：2018; 国家自然科学基金重大项目(41390450;41390454);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~~; 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...; 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

LBSN中利用深度学习的POI推荐方法: 2; 《计算机工程与设计》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刘旸吴安波李慧斌出版年：2022; 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)。; 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...; 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

“数据挖掘与智能计算”前言: 3; 《工程数学学报》西安交通大学数学与统计学院信息科学系孟德宇出版年：2012; 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（knowledgediscoveryindatab...; 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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