| 一种测井岩性识别的寻优模型 |
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| 引用本文： | 魏志华,张俊儒.一种测井岩性识别的寻优模型[J].计算机科学,2014,41(Z2). |
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| 作者姓名： | 魏志华 张俊儒 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学计算机科学与技术学院 武汉430070 |
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| 摘 要： | 岩土作为一种极其复杂的材料,通常会受到外界多种因素的影响而发生变化,这些影响因素既包括断层、裂隙、雨水冲刷和腐蚀等天然环境因素,也包括众多的人为因素,从而导致测井岩性的识别会产生大量的干扰数据。在对大数据量的信息寻优处理的算法中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种受到广泛关注的寻优方法。但是传统的SVM寻优方法存在耗时长的缺陷,因此将传统SVM寻优当中的留一交叉法改为K折交叉法,并利用这种优化的SVM对测井岩性数据进行寻优处理,来进行测井岩性的识别。对比试验结果表明,相对于传统支持向量机的寻优算法,该方法具有识别正确率高、收敛速度快等优点。
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| 关 键 词： | 测井岩性识别 SVM 最优数据 |
Optimization Model of Logging Lithological Identification |
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| WEI Zhi-hua,ZHANG Jun-ru.Optimization Model of Logging Lithological Identification[J].Computer Science,2014,41(Z2). |
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| Authors: | WEI Zhi-hua ZHANG Jun-ru |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Logging lithology identification SVM Optimal data |
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