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Identification Probability and Pseudo-Entropy Criterion to Locate Drilling Locations

机译：确定钻探位置的识别概率和伪熵标准

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An approximate model, based on Baycsian law, for calculating identification probability of classification problem is presented. An encoding procedure for existing variables, in which the geologist's adventurous psychology and the credibility of the original data can be considered, is discussed in order to integrate spatial data. A pseudo-entropy criterion is proposed in order to select optimally drilling locations in oil-gas exploration. A case study based on the modified data of a gasfield is included.
机译：介绍了一种基于Baycsian法的近似模型，用于计算分类问题的识别概率。可以考虑现有变量的编码过程，其中可以考虑地质学家的冒险心理学和原始数据的可信度，以便集成空间数据。提出了一种伪熵标准，以便在油气勘探中选择最佳钻井位置。包括基于Gasfield的修改数据的案例研究。

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