数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2013年
18期
110-115
,共6页
岩性识别%超球体支持向量机%粒子群优化%模式识别
巖性識彆%超毬體支持嚮量機%粒子群優化%模式識彆
암성식별%초구체지지향량궤%입자군우화%모식식별
lithology identification%hyper-sphere support vector machine%particle swarm optimization%pattern recognition
岩性识别是利用测井资料把储集岩石分类成不同岩性的过程,是多井评价、矿层描述中不可缺少的部分.在测井岩性识别过程中,聚类分析方法只有在样本趋于无穷大时,才能从理论上保证结果的精度；神经网络容易陷入局部最小,使用范围受到限制.提出一种新型的超球体支持向量机,并用粒子群优化算法进行参数寻优,建立测井岩性识别模型.应用结果表明,建立的模型可以准确地反映测井资料与地层岩性的非线性映射关系,且识别精度高,具有良好的学习和泛化能力,为相关领域的研究提供了新方法.
巖性識彆是利用測井資料把儲集巖石分類成不同巖性的過程,是多井評價、礦層描述中不可缺少的部分.在測井巖性識彆過程中,聚類分析方法隻有在樣本趨于無窮大時,纔能從理論上保證結果的精度；神經網絡容易陷入跼部最小,使用範圍受到限製.提齣一種新型的超毬體支持嚮量機,併用粒子群優化算法進行參數尋優,建立測井巖性識彆模型.應用結果錶明,建立的模型可以準確地反映測井資料與地層巖性的非線性映射關繫,且識彆精度高,具有良好的學習和汎化能力,為相關領域的研究提供瞭新方法.
암성식별시이용측정자료파저집암석분류성불동암성적과정,시다정평개、광층묘술중불가결소적부분.재측정암성식별과정중,취류분석방법지유재양본추우무궁대시,재능종이론상보증결과적정도；신경망락용역함입국부최소,사용범위수도한제.제출일충신형적초구체지지향량궤,병용입자군우화산법진행삼수심우,건립측정암성식별모형.응용결과표명,건립적모형가이준학지반영측정자료여지층암성적비선성영사관계,차식별정도고,구유량호적학습화범화능력,위상관영역적연구제공료신방법.
