基于涌现自组织映射的油气层识别及分析

高荣芳; 王晓燕; 程国建

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基于涌现自组织映射的油气层识别及分析

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当样本数多、数据维数高时,利用Kohonen自组织特征映射聚类后相邻类簇间容易发生大面积重叠,导致聚类和可视化的效果降低.利用Ultsch涌现自组织特征映射神经网络对测井数据进行聚类,而后分别通过分量图、U矩阵和P矩阵在超环面上进行可视化,并对其结果进行比较分析.该模型可克服Kohonen自组织特征映射的上述缺陷,优化聚类结果.借助该模型进行测井数据的聚类分析与可视化,可为岩性识别提供参考.

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来源
《西安石油大学学报：自然科学版》 |2009年第6期|74-76|共3页
作者
高荣芳; 王晓燕; 程国建;
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作者单位

西安石油大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;模拟理论与计算机技术在开发中的应用;
关键词
油气层识别; 测井数据; 聚类分析; 自组织特征映射;

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