基于涌现自组织映射的油气层识别及分析

• 作者: 王晓燕 程国建 高荣芳
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 油气层识别 测井数据 聚类分析 自组织特征映射
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9|TE319
• 字数: 2601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2009.06.021

摘要

当样本数多、数据维数高时,利用Kohonen自组织特征映射聚类后相邻类簇间容易发生大面积重叠,导致聚类和可视化的效果降低.利用Uhsch涌现自组织特征映射神经网络对测井数据进行聚类,而后分别通过分量图、U矩阵和P矩阵在超环面上进行可视化,并对其结果进行比较分析.该模型可克服Kohonen自组织特征映射的上述缺陷,优化聚类结果.借助该模型进行测井数据的聚类分析与可视化,可为岩性识别提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	高荣芳	西安石油大学计算机学院	27	94	5.0	8.0
3	王晓燕	西安石油大学计算机学院	3	10	2.0	3.0