应用核Fisher判别技术预测油气储集层

• 作者: 张学工 李衍达 许建华
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 地震资料 核函数 Fisher判别 储集层预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 170-174
• 页数: 5页
• 分类号: P61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2002.02.014

摘要

核机器学习算法是近几年发展起来的一类新的非线性技术,核Fisher判别分析是其中之一.核Fisher判别分析是经典Fisher线性判别基于核函数的非线性推广,并在实际资料的分类中取得明显效果.本文简化了核Fisher判别分析的计算过程,并将其用于油气储集层横向预测.两个实际资料的计算结果表明,在油气储集层横向预测中,核Fisher判别技术的性能优于Fisher线性判别、模糊模式识别和反向传播人工神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李衍达	清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室	96	3275	26.0	56.0
2	张学工	清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室	34	1248	17.0	34.0