SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

徐寅; 毕硕本; 潘昊

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在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。

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来源
《科技与创新》 |2010年第5期|44-46|共3页
作者
徐寅; 毕硕本; 潘昊;
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作者单位

南京信息工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
数据挖掘; 支持向量机; BP神经网络; 油气层识别;

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