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利用井孔首波求取V_S和Q_P值的广义线性反演方法的应用研究被引量：5: 1995年; 针对声全波幅度信息的利用还非常有限的实际情况，本文以更加接近实际的柱状声源在各向同性准弹性介质包围的轴对称井孔中激发的波场理论为基础，建立了利用首波幅度来求取地展横波速度ＶＳ和介质纵波品质因素ＱＰ的广义线性反演模型．首先，通过数值计算考察得到该方法在长源距声全波测井的测量频率范围内．对地层介质泊松比σ约小于０．３６的情况下适用．其次，在方法可行性研究基础上，对大庆油田几口井的现场长源距声全波资料进行了处理．结果表明，在深层井段较硬地层情况下，反演求得的横波时差与相似法信号提取的横波时差基本一致．反演求得的地层破裂压力梯度值与现场测试结果基本一致，误差在１０％以内．初步分析了ＱＰ值的合理性．最后，将反演实测资料所得到的结果运用到地震ＡＶＯ技术处理中，与实测地震ＣＤＰ道集进行比较，得到满意的结果，间接地验证了反演方法求取的地层横波速度（泊松比）的可靠性．该方法为求取较软地层的横波速度提供了一条新的途径，也为地震横波处理和介质衰减值的定量描述和定性解释提供了新的手段．; 周士弘王克协马俊刘勇; 关键词：地震测井井孔广义线性反演

卷积神经网络在语音识别中的应用被引量：15: 2014年; 研究了使用卷积神经网络构造模式分类器,并用于连续语音识别的研究。CNNs相比于广泛使用于语音识别中的深层神经网络(Deep Neural Network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。在标准语音识别库TIMIT上的实验结果证明,相比传统DNN模型,CNN模型的识别性能更好,同时其模型规模和计算量都有明显降低。; 张晴晴刘勇王智超潘接林颜永红; 关键词：卷积神经网络连续语音识别

卷积神经网络在语音识别中的应用: 研究了使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)构造模式分类器,并用于连续语音识别的研究.CNNs相比于广泛使用于语音识别中的深层神经网络(Deep Neural Netwo...; 张晴晴刘勇王智超潘接林颜永红; 关键词：语音识别卷积神经网络性能评价; 文献传递

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刘勇