| 一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法 |
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| 引用本文： | 赵宇,王志良,刘冀伟.一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法[J].微计算机信息,2004,20(6):50-51. |
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| 作者姓名： | 赵宇 王志良 刘冀伟 |
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| 作者单位： | 100083,北京市海淀区北京科技大学信息工程学院,633# |
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| 基金项目： | 国家十五攻关项目(项目编号:2001BA605A-08) |
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| 摘 要： | 支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器，我们研究了一种基于SVM的测井岩性预测的新方法，通过这种方法我们完成了测井数据的分析．并预测出其对应的岩性、本文介绍了使用这种方法进行岩性预测的完整过程．并通过对实验结果的分析说明了这种方法的优点。
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| 关 键 词： | 支持向量机 测井岩性预测方法 模式分类器 运算速度 石油勘探 |
| 文章编号： | 1008-0570(2004)06-0050-02 |
| 修稿时间： | 2003年12月21 |
A New Method of Identifying Lithologies Based on SVM |
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| Zhao,Yu Wang,Zhiliang Liu,Jiwei.A New Method of Identifying Lithologies Based on SVM[J].Control & Automation,2004,20(6):50-51. |
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| Authors: | Zhao Yu Wang Zhiliang Liu Jiwei |
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| Abstract: | Support vector machine (SVM) is a classifier based on statistical learning theory(SLT), which can solve small sample learning problems better. We find a new method of identifying lithologies based on SVM. This article discusses how to use the method to identify lithologies on well data, and analyzes the result of experiment to illuminate the advantage. |
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| Keywords: | SVM lithologies identification pattern recognition |
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