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| 改进蚁群聚类算法在火山岩岩性识别中的应用 | |
| 引用本文： | 张程恩,潘保芝,刘倩茹,徐新也.改进蚁群聚类算法在火山岩岩性识别中的应用[J].测井技术,2012,36(4). |
| 作者姓名： | 张程恩 潘保芝 刘倩茹 徐新也 |
| 作者单位： | 1. 吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春,130026 2. 吉林大学地球科学学院,吉林长春,130026 3. 中国石油化工股份有限公司东北油气分公司,吉林长春,130026 |
| 摘 要： | 提出了一种基于蚁群算法和模糊聚类算法的改进蚁群聚类算法对火山岩岩性进行识别。介绍了蚁群算法的原理、K-均值聚类算法的实现过程及改进蚁群聚类算法的实现过程。用该方法对火山岩样本数据点进行训练和学习,获得最佳的岩性聚类中心,根据加权信息素浓度和的大小,识别实际测井数据点的岩性。对松辽盆地430个火山岩薄片的实际处理表明,与自组织神经网络及K-均值聚类算法相比,该方法识别准确率高、运算速度快,是一种有效的岩性识别手段。 |
| 关 键 词： | 测井解释 蚁群算法 模糊聚类 火山岩 岩性识别 松辽盆地 |
Application of Improved Ant Colony Clustering Algorithm to Volcanic Rock Lithology Identification |
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| ZHANG Chengen,PAN Baozhi,LIU Qianru,XU Xinye.Application of Improved Ant Colony Clustering Algorithm to Volcanic Rock Lithology Identification[J].Well Logging Technology,2012,36(4). | |
| Authors: | ZHANG Chengen PAN Baozhi LIU Qianru XU Xinye |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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