期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法
被引量:
16
1
作者
赵宇
王志良
刘冀伟
《微计算机信息》
2004年第6期50-51,共2页
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...
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。
展开更多
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
下载PDF
职称材料
题名
一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法
被引量:
16
1
作者
赵宇
王志良
刘冀伟
机构
北京市海淀区北京科技大学信息工程学院
出处
《微计算机信息》
2004年第6期50-51,共2页
基金
国家十五攻关项目(项目编号:2001BA605A-08)
文摘
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。
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
Keywords
SVM
lithologies identification
pattern recognition
分类号
TE357.8 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法
赵宇
王志良
刘冀伟
《微计算机信息》
2004
16
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部