郭文惠

作品数：4被引量：83H指数：3
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供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
发文主题：图像分类岩石颗粒岩石卷积神经网络大数据更多>>
发文领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《电脑知识与技术》《西安石油大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家科技重大专项陕西省工业科技攻关项目国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
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基于卷积神经网络的岩石图像分类被引量：43
《西安石油大学学报（自然科学版）》2017年第4期116-122,共7页程国建 郭文惠 范鹏召 
国家科技重大专项(编号:2011ZX05044);陕西省工业科技攻关项目(编号:2015GY104)
在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像...
关键词：岩石图像 图像分类 岩石颗粒 卷积神经网络 
基于支持向量机的页岩储层横波速度预测被引量：8
《西安石油大学学报（自然科学版）》2017年第4期46-49,54,共5页倪维军 李琪 郭文惠 冯涛 李旭梅 周婷婷 
国家自然科学基金"基于多源信息和智能计算的钻井异常自适应预警方法研究"(编号:51574194);陕西省工业科技攻关计划"非常规油气钻井随钻风险动态预警技术研究"(编号:2016GY-144);陕西省教育厅专项科研计划项目"页岩储层地质力学模型的建立方法及应用研究"(编号:16JK1613);"基于多源信息融合的钻井事故动态预警系统研究"(编号:15JK1567);西安石油大学青年科技创新基金"基于地质力学模型的钻井异常预警方法研究"(编号:2016BS09)
为解决目前油气田现场缺少储层横波速度信息的问题,以常规测井数据为基础,基于支持向量机映射页岩横波速度与自然伽马、密度和电阻率等测井数据的相关性,提出了一种准确预测储层横波速度的方法。通过四川盆地威远页岩气区块的11 500个...
关键词：页岩储层 横波速度预测 支持向量机 
深度信念网络应用于图像分类的可行性研究
《电脑知识与技术》2017年第3期173-174,共2页程国建 郭文惠 
如何提高图像分类的准确度是图像研究的重要课题,而图像特征的提取在图像分类准确度方面起决定性作用。该文详细阐述了深度信念网络结构及其自动提取图像特征的过程,并对其原理进行了详细分析,说明了深度信念网络应用于图像分类的可靠性。
关键词：图像分类 深度信念网络 特征提取 
数据湖——一种更好的大数据存储架构被引量：32
《电脑知识与技术》2016年第10X期4-6,共3页郭文惠 
"数据湖"是通过将原始数据分类存储到不同数据池,并在各数据池里将数据整合转化成容易分析的统一存储格式进行存储,以方便用户对大量原始数据池中原本几近废弃的数据加以分析利用,从而产生经济效益。该文首先介绍了数据湖的结构,其次介...
关键词：数据湖 数据池 
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