基于邻域粗糙集与支持向量机的油层识别研究

• 作者: 孙涵 诸克军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域 粗糙集 属性约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（30）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 219-222
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.30.067

摘要

运用邻域粗糙集理论,对储层含油性的属性进行约简,并将约简后的属性作为支持向量机输入变量,对某油田的3口井油层类别进行实证研究,将结果与人工神经网络方法进行了比较,结果表明该方法是行之有效的方法.具体步骤为:先把邻域粗糙集作为前置系统对属性进行约减,剔除冗余信息,将剩余的属性作为支持向量机的输入变量.而支持向量机作为后置系统,不仅能消除指标之间信息重叠,而且可以降维.它们之间各司其责,相互配合从而得到好的评价结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	诸克军	中国地质大学经济管理学院	103	877	16.0	24.0
2	孙涵	中国地质大学经济管理学院	22	444	10.0	21.0