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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
1
作者
李诒靖
石咏
+1 位作者
李亚楠
郭海湘
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第6期835-841,共7页
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...
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。
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关键词
支持向量机
K-MEANS
石油储层
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职称材料
题名
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
1
作者
李诒靖
石咏
李亚楠
郭海湘
机构
中国地质大学经济管理学院
中国地质大学数字化商务管理研究中心
中国地质大学中国矿产资源战略与政策研究中心
中南大学商学院
出处
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第6期835-841,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71103163
71103164
+7 种基金
71573237)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUG120111
CUG110411
G2012002A
CUG140604)
教育部人才社会科学研究规划基金资助项目(15YJA630019)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-13-1012)
构造与油气资源教育部重点实验室开放课题资助项目(TPR-2011-11)
文摘
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。
关键词
支持向量机
K-MEANS
石油储层
Keywords
support vector machine
k-means
oil reservoir
分类号
TE112.221 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
李诒靖
石咏
李亚楠
郭海湘
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015
0
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