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一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法 被引量:16

A New Method of Identifying Lithologies Based on SVM
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摘要 支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。我们研究了一种基于SVM的测井岩性预测的新方法。通过这种方法我们完成了测井数据的分析,并预测出其对应的岩性。本文介绍了使用这种方法进行岩性预测的完整过程,并通过对实验结果的分析说明了这种方法的优点。 Support vector machine (SVM) is a classifier based on statistical learning theory(SLT), which can solve small sample learning problems better. We find a new method of identifying lithologies based on SVM. This article discusses how to use the method to identify lithologies on well data, and analyzes the result of experiment to illuminate the advantage.
出处 《微计算机信息》 2004年第6期50-51,共2页 Control & Automation
基金 国家十五攻关项目(项目编号:2001BA605A-08)
关键词 支持向量机 测井岩性预测方法 模式分类器 运算速度 石油勘探 SVM lithologies identification pattern recognition
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参考文献6

二级参考文献11

共引文献2302

同被引文献114

引证文献16

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