基于深度信念网络的岩石粒度分类

• 作者: 程国建 范鹏召
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 岩石粒度分析 岩石薄片图像 深度信念网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 107-112
• 页数: 6页
• 分类号: TE19|TP317.4
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2018.03.017

摘要

为提高地质研究中石粒度分析的识别精度,提出一种基于深度信念网络的分类方法,该方法通过深度信念网络模型自动提取图像特征、构建分类器,实现基于薄片图像的岩石粒度自动识别.使用来自鄂尔多斯某油田区域的4800张岩石图像对深度信念网络进行训练,用其中1200张岩石图像测试模型的准确性达到了94.75%.理论与实验综合分析结果表明,使用深度信念网络对岩石图像进行粒度分类能够得到更加准确、高效的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	范鹏召	西安石油大学计算机学院	6	31	3.0	5.0