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支持向量机在地层识别中的应用
引用本文:郑延斌,李国和.支持向量机在地层识别中的应用[J].河南师范大学学报(自然科学版),2009,37(2).
作者姓名:郑延斌  李国和
作者单位:1. 河南师范大学,计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007
2. 中国石油大学,北京,计算机科学与技术系,北京,102200;昆士兰大学,信息学院,昆士兰州,澳大利亚
基金项目:河南省教育厅自然科学基金 
摘    要:以径向基函数RBF为核函数,根据测井数据建立支持向量机的地层识别模型(SVMM).通过对SVMM分类器中惩罚参数C的优选,结合生产工程需要引入判断函数,提高了SVMM分类器的分类正确率.试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景.

关 键 词:支持向量机  判断函数  分类正确率  石油测井

Application of Support Vector Machine to Stratum Recognition
ZHENG Yan-bin,LI Guo-he.Application of Support Vector Machine to Stratum Recognition[J].Journal of Henan Normal University(Natural Science),2009,37(2).
Authors:ZHENG Yan-bin  LI Guo-he
Institution:1.College of Computer and Information Technology;Henan Normal University;Xinxiang 453007;China;2.Department of Computer Science and Technology;China Petroleum University;Beijing 102200;3.School of Information;University of Queensland;Australia
Abstract:A new support vector machine model(SVMM) is proposed and implemented with term of well logging data,and RBF is adopted as kernel function in SVMM.By means of the penalty parameter C of the model adjusted optimally,and a decision-function introduced practically,the classification accuracy of SVMM is improved well.The experimental result shows that the SVM classifier can be applied in stratum recognition effectively,and then widely used in the future.
Keywords:support vector machine  decision-function  classification accuracy  well logging  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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