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刘世岳

作品数:5 被引量:17H指数:1
供职机构:东北大学信息科学与工程学院计算机软件与理论研究所更多>>
发文基金:教育部科学技术研究重点项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇天文地球
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇地震勘探
  • 3篇勘探
  • 2篇信号
  • 2篇信号处理
  • 2篇数字信号
  • 2篇数字信号处理
  • 2篇中文
  • 2篇组块识别
  • 2篇机器学习方法
  • 2篇分类器
  • 2篇CO-TRA...
  • 1篇信息处理
  • 1篇数据处理
  • 1篇图象
  • 1篇图象处理
  • 1篇倾角
  • 1篇中文信息
  • 1篇中文信息处理
  • 1篇滤波
  • 1篇滤波方法

机构

  • 3篇沈阳工业大学
  • 2篇东北大学

作者

  • 5篇刘世岳
  • 2篇罗抟翼
  • 2篇张俐
  • 2篇李珩
  • 2篇姚天顺
  • 1篇张凤才
  • 1篇程桂芬

传媒

  • 1篇沈阳工业大学...
  • 1篇中文信息学报
  • 1篇第七届全国电...

年份

  • 1篇2005
  • 1篇2004
  • 1篇2000
  • 2篇1999
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
二维时变滤波方法及在地震勘探数据处理中的应用
该文应用时变滤波及有限差分理论对地震数据进行滤波,以去除地震数据中的线性干扰,提高地震剖面的质量,为地震勘探的解释工作提供更可靠的地震勘探资料.
刘世岳
关键词:地震勘探数据处理
文献传递
二维时变滤波方法及其应用
提出了一种二维时变滤波方法。由于在算法上是解一种特殊形式的矩阵差分方程,故对二维信号能实现滤波参数的逐点变化。此方法可广泛应用于图象处理、地震勘探信号处理数字处理领域中。
罗抟翼刘世岳张凤才
关键词:数字信号处理图象处理地震勘探
Co-training机器学习方法在中文组块识别中的应用被引量:16
2005年
采用半指导机器学习方法co training实现中文组块识别。首先明确了中文组块的定义,co training算法的形式化定义。文中提出了基于一致性的co training选取方法将增益的隐马尔可夫模型(TransductiveHMM)和基于转换规则的分类器(fnTBL)组合成一个分类体系,并与自我训练方法进行了比较,在小规模汉语树库语料和大规模未带标汉语语料上进行中文组块识别,实验结果要比单纯使用小规模的树库语料有所提高,F值分别达到了85 34%和83 4 1% ,分别提高了2 13%和7 2 1%。
刘世岳李珩张俐姚天顺
关键词:计算机应用中文信息处理分类器
Co-training机器学习方法在中文组块识别中的应用
采用半指导机器学习方法Co-training实现中文组块识别。首先明确了中文组块的定义,Co-training算法的形式化定义。文中提出了基于一致性的Co-training选取方法将增益的隐马尔可夫模型(Transduc...
刘世岳李珩张俐姚天顺
关键词:分类器
文献传递
变视速倾角滤波方法的应用被引量:1
2000年
通过滤波来压制噪声、加强有用信号是地震数据处理的重要任务,传统的时变滤波一般是采用分段时窗方法.在ClaerbeutJF方法的基础上提出一种现速度逐点变化的滤波方法,并应用干地震勘探数据处理.
刘世岳罗抟翼程桂芬张凤才刘世锋
关键词:地震勘探数字信号处理
共1页<1>
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