基于邻域粗糙集与支持向量机的油层识别研究

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.

关键词：邻域、粗糙集、属性约简、支持向量机

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 70573101

在线出版日期：2009-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：219-222