模糊识别方法在储层识别中的应用

以储层测井信息所反应的储层地质特性—一种模糊信息为基础,利用模糊识别方法,建立了吐哈油田各种储层测井信息的模糊隶属函数和隶属方程;所得隶属度的大小可以用来判断储层的所属类型。虽然建模过程中需要较多的建模样本,但模糊识别方法是一种多参数方法,它具有思想简单、计算速度快、模式识别符合率高等特点。     

模糊贴近度在智能答疑系统中的应用

智能答疑是现代远程教育中一个重要组成部分,但目前网络答疑系统反馈答案的查出率和准确率较低.文章在分析用户问题与标准问题语句的模糊贴近度的基础上,提出了基于阈值的模糊贴近度算法.通过对系统运行情况的分析,证实了该算法能有效地提高答疑系统的智能处理能力.     

粗糙模糊数的贴近度

首先讨论了粗糙模糊数(RFN)的性质和运算法则，进而定义了粗糙模糊数的贴近度，在此基础上，分别给出了粗糙模糊数的距离贴近度，最大-最小贴近度，最小平均贴近度以及格贴近度，可用于在实际问题中对模糊信息的表述及信息加工。     

模糊粗糙集的贴近度

基于模糊集理论中贴近度的定义及模糊粗糙集的有关性质 ,讨论了模糊粗糙集 (FR集 )的贴近度 ,进而给出了模糊粗糙集的距离贴近度、最小最大贴近度、最小平均贴近度以及格贴近度     

基于模糊集IFScom的格贴近度及应用

针对格贴近度在模糊识别中的应用问题,提出一种基于模糊集IFScom的格贴近度(新格贴近度)。它不仅满足公理化的要求,并且区分了3种不同否定:矛盾否定、对立否定和中介否定。另外给出了新格贴近度在网络模糊分类中的应用实例,通过IFScom模糊集方法和经典模糊集方法的对比分析,新格贴近度在否定的区分、表示和模糊识别上是合理可行的。     

基于模糊贴近度的图书馆服务质量评价模型

本文提炼了图书馆服务质量的特征因子,采用模糊统计法确定图书馆服务质量水平的模糊隶属度,通过应用基于模糊贴近度的多目标分类方法,建立了关于图书馆服务质量的综合评价模型。评价模型避免了加权综合的线性聚合方法的缺点,如主观随意性大、信息利用程度低等,对图书馆制定针对性的管理策略将具有重要的实践意义。     

旧桥承载力模糊贴近度综合评判法

利用模糊数学等级评定的一种决策方法——贴近度分析法，结合模糊综合评判探讨了旧桥承载能力等级评定。这种方法是在对桥梁属于哪个等级的半模糊评定中，考虑2个模糊等级的靠近程度，从而获得合理的旧桥承载力等级评定结果。将这个评定过程与原有的最大隶属度法进行比较，可以看出贴近度分析法在一定程度上大大改善了最大隶属度原则带来的评判误差，避免了最大隶属度原则失效产生的不合理结果，使得旧桥承载能力等级模糊综合评判结果更贴近工程实际。     

改进的广义模糊软集的贴近度

基于广义模糊软集在处理不确定性问题中的应用,本文对已有的广义模糊软集的贴近度进行了修正,并将其应用于医疗诊断问题中.通过比较得到,修正的贴近度更合理,因而有更好的适用性.     

基于欧式贴近度的模糊物元模型在水安全评价中的应用

水安全问题在国家发展战略中占有重要地位,对水安全的分析和评价是了解一个国家或地区安全与否的重要手段,而全面合理的水安全评价指标体系的建立是水安全评价效果的重要保证。在模糊物元分析的基础上,结合欧氏贴近度的概念,提出了基于欧氏贴近度的水安全综合评价模型,该模型采用反映评价指标特征值之间的差异性作为评价指标的权重,减少了权重确定的主观性。结合实例介绍了该模型的具体运用,结果表明该模型合理、可行。     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题,将三角模糊数转化为对应的三元联系数,以三元联系数的贴近度作为最优准则,引入广义加权平均（GOWA）算子,建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型,并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的,能够有效提高预测精度,并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

一类具有数域特点的贴近度公式

提出了一种贴近度公式，可用于模糊实数集的识别，同时可用于离散论域内的模糊集的识别，还可用于分类问题的模糊决策。算例表明本贴近度识别精度高，简便易算。     

SOM神经网络在储层流体识别中的应用

自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络能通过自组织有效地提取出各特征参数间的内在特征并映射到分类模板上，它可以用于各种模式识别问题。本文首次将ＳＯＭ网络引入到储层流体识别中，经研究表明其精度高于传统方法，说明该方法在解决复杂分类问题上的有效性和先进性，它在储层流体识别中的应用是成功的，值得推广。     

模糊理论在模式识别领域中的应用

在模式识别领域中,基于模糊集理论和模糊逻辑的模糊理论方法比基于传统集合理论和逻辑方法要更加接近人的思维和推理。模糊理论提供了一个较恰当的框架来表示人的不精确概念和推理方式。当把模糊理论引用到模式识别领域时,判断的标准“真”或“假”就变成了相对的概念,这就有可能构造这样一个智能识别系统,帮助我们在模糊的信息环境中作出精确的判断,本文主要介绍模糊理论在模式识别领域中应用的一些基本方法;给出的形状识别以及空调控温系统的具体例子说明了在模式识别中引用模糊理论的必要性和重要性．     

神经网络模式识别技术在井间储层参数预测中的应用

用地震资料和少量测井资料预测储层参数的横向变化,是储层评价和油气勘探开发的重要研究课题。地震资料中蕴含着丰富的储层物性信息,若能建立起地震参数与储层物性参数之间的关系,则可利用地震资料进行储层参数的横向预测。文中提出了一种神经网络模式识别方法,用地震反射资料进行井间储层参数预测。应用结果表明,用网络法对井间孔隙度做出的估算值是准确的,用网络自动建立起来的非线性映射关系可能较好地反映井间孔隙度的分布。     

古潜山储层模糊评价方法及其应用

古潜山储层岩性组成和储集空间十分复杂,储层类别的划分具有很强的模糊性,且测井资料对储层的反映往往具有多解性、模糊性。通过对测井、岩芯和试油试采资料的综合分析,提出古潜山储层的模糊评判方法,即应用模糊聚类分析法划分储层类别并建立评价标准,应用模糊模式识别法对古潜山储层进行精细的综合评价。举出了在辽河西洼曙103块和华北廊固凹陷河西务构造带古潜山储层的评价实例,应用模糊聚类分析法将古潜山划分为4类储层并总结了各类储层的测井响应特征,根据模糊聚类分析的结果建立了各类储层的测井评价标准。应用模糊模式识别法对多口井的古潜山储层进行综合评价,评价结果与岩心、试油、试采资料的对比分析表明,模糊评价方法应用于古潜山储层效果良好。     

灰色遗传识别在 XX 气田储层预测中的应用

本文介绍一种新的油气预测方法——灰色遗传识别法在储层预测中的应用。该方法是一集灰色识别、神经网络、遗传算法三者为一体的、思路新颖的新型油气预测系统。文中首先简要介绍系统的方法原理、特点及计算步骤,然后再描述其在ＸＸ气田产能、有效厚度、孔隙度及ＫＨ值（渗透率×有效厚度）等多目标储层预测中的模式建立的思路、特征优选、识别计算的过程及结果,最后展示该区产能、有效厚度、孔隙度、ＫＨ值的单测线多目标预测图及工区平面预测分布图,结果与气田地质专家的认识相当一致,显示了本方法在油气预测中的良好应用前景。     

机械设计中模糊因素的决策与评价

文章运用模糊相关原理和贴近度原则，以齿轮传动设计中齿数模糊选择和减速器设计方案的模糊综合评判为例，阐明了机械设计中模糊因素的决策与评价方法。     

神经网络技术在工程图纸识别中的应用

提出一种应用神经网络技术识别工程图纸扫描图象中图形符号的方法,这种神经网络分类器不仅使识别系统具有自适应性、可拓展性等特点,而且可适应工程图中符号处于粘连、相交、退化等复杂情况下的识别,对目前工程图识别中的最困难问题提出了一个有效的解决方法。     

参数变化对Fuzzy ART神经网络特性的影响

本文描述Fuzzy ART神经网络算法,对网络的权向量初值C,选择因子α,学习率β以及警戒阈ρ在网络学习过程中的作用进行了研究并给出相应的实验结果,为Fuzzy ART神经网络更好地用于识别模式提供理论依据。