一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类

针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取了10组UCI和KEEL选取的测试数据集进行测试,结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,在十组数据的分类精度上相比单纯使用KNN分类器有20%~40%不等的提高.在本算法和其他state-of-the-art集成分类算法对比中,BPSO-Adaboost-KNN能够取得较优或相当的结果.最后,本文将该算法应用到石油储层含油性的识别中,成功提取了声波、孔隙度和含油饱和度三个关键属性,在分类精度上相比传统分类算法有了大幅度提高,在江汉油田五口油井oilsk81~oilsk85上的分类精度均达到98%以上,比单纯使用KNN的精度高出了20%,尤其在最易错分的油层和差油层中有良好的分类效果.     

基于差分演化的自适应集成学习算法在不均衡数据分类中的应用

不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习的不均衡数据分类技术较为成熟,但现有方法都将不均衡数据作为一个整体考虑,而不区别对待不同类型的不均衡数据.事实上,不均衡数据因其不均衡比、数据维度和类别数的不同,所具有的数据分布也不同,使用统一的模型处理所有不均衡数据难以在所有数据集中都获得好的效果.基于此,本文提出了一种基于差分演化算法的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifier system based on differential evolution algorithm,DE-AMCS),使得针对不同的不均衡数据,系统能够选择最优的集成学习模型来完成分类任务.本文选择了KEEL数据集中的10个数据集进行测试,测试结果与5个现有的集成分类算法进行了对比,实验表明DEAMCS相比于对比算法,分类精度上有明显的提升.最后,本文将DE-AMCS应用到江汉油田某区五口井的石油储层含油性的识别中,在每口井的含油性识别中,精度均达到了100%.     

有导师学习的k-means方法在多支持向量机中的线性划分及其在石油储层识别中的应用北大核心CSSCI

提出了一种带有指导信息的k-means方法多支持向量机(SkSVM)。带有指导信息的k-means方法多支持向量机中k-means的目标是对训练数据进行划分,附加指导信息是保证k-means在对训练数据进行划分过程中确保数据的划分子集同时来自不同的2个类,即划分的子集中有正标签(+1)和负标签(-1)的数据,并且子集的中心尽量靠近不同类别的分离边界,保证提供的数据子集能够高效地为支持向量机进行学习。对每一个划分的子集采用支持向量机进行学习。选取UCI标准测试集对SkSVM和已有的FaLKSVM、SVM-KNN和CSVM算法进行对比测试。最后,用SkSVM、k-means和SVM等3种分类方法对江汉油田某区块oilsk81、oilsk83和oilsk85三口油井进行石油储层识别(油层和非油层),其中,各油井数据2/3作为训练数据,1/3作为测试数据,结果表明,在识别准确率上,SkSVM方法都优于其他两种方法。     

基于自适应差分演化的特征选择算法在石油储层识别中的应用

近年来我国石油产量跟不上需求,供需矛盾进一步凸显,导致石油的对外依存度已经连续几年超过警戒线,为了缓解供需矛盾,石油的增储上产是一种有效措施,但精确地识别石油储层成为增储上产的一大难题,而特征选择是精确识别石油储层的有效保障.本文提出了一种增强型自适应差分演化算法,即ESADE算法,在算法中使用了双种群的概念,构造了一个简单的双层差分演化,并且在算法的选择操作中加入模拟退火的思想;接着将ESADE算法作为特征选择的搜索策略,将ReliefF算法、BIF算法、FCBF算法及随机抽选特征算法作为评价准则库,SOM神经网络算法、模糊C均值算法、K均值算法和K近邻算法作为分类器库,得到了一种基于ESADE的特征选择算法.然后将此算法应用于某油田oil81、oil82、oil83、oil84和oil85五口井的测井数据集上进行石油储层的油层、差油层、水层和干层的分类识别,并与未进行特征选择直接进行分类的结果进行比较及相同分类正确率下不同分类算法组合及不同属性选择的比较.实验结果表明与SOM神经网络算法、模糊C均值算法、K均值算法及K近邻算法这四种分类算法相比,基于ESADE的特征选择算法能在利用较少属性的同时提高分类准确率,并能够提供不同的属性和分类算法的最优组合方案.