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[期刊论文] 作者：夏莘媛,戴静,潘用科,韩扬,,
来源：重庆邮电大学学报(自然科学版) 年份：2016
支持向量机（support vector machine,SVM）方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别...
[期刊论文] 作者：贺紫平,夏克文,潘用科,王莉,,
来源：重庆邮电大学学报(自然科学版) 年份：2019
为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(semi-supervised learnin......
[期刊论文] 作者：潘用科,贺紫平,夏克文,牛文佳,
来源：郑州大学学报（工学版） 年份：2022
实际石油测井中有标签数据获取代价昂贵,而大量低廉的无标签数据未被使用,如何利用有限的有标签样本及大量的无标签样本获取准确的油层分布有待解决.半监督学习方法因能同时利用少量有标签样本及大量无标签样本便可获取良好的分类模型而被广泛应用.因此,基于半......
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