分支定界半监督SVM在油层识别中的应用

论文摘要

为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机（branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM）的油层识别方法。此方法主要将半监督学习（semi-supervised learning,SSL）和分支定界的思想引入到支持向量机（support vector machine,SVM）分类算法中。通过半监督学习的思想,使用大量未标记的样本来改善学习性能,利用分支定界算法提高半监督支持向量机（semi-supervised support vector machine,S3VM）算法的分类精度,将此改进算法应用于测井数据挖掘中的油层识别。经过对某油田的实际测井资料进行处理,实验结果表明,半监督油层识别方法要优于传统的S3VM分类算法,识别率更高,分类效果更显著,与全监督的SVM算法相比较,得到相差不大的分类精度的同时,速度更快。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 贺紫平,夏克文,潘用科,王莉

关键词: 油层识别,半监督学习,支持向量机,分支定界

来源: 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业,自动化技术

单位: 河北工业大学电子信息工程学院

基金: 河北省自然科学基金(E2016202341),河北省高等学校科学技术研究项目(BJ2014013)~~

分类号: TP181;TE151

页码: 563-570

总页数: 8

文件大小: 1786K

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