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K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用
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作者 檀巧斌 《农产品加工》 2024年第10期113-116,共4页
预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具... 预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具有较为成熟的理论基础,是机器学习领域中被广泛应用的算法之一。综述了预制菜的发展史、分类、现状,最近邻算法基本原理及K最近邻算法模型在预制菜产业发展中的应用研究,以期对预制菜应用领域科研攻关的方向、产业的发展研究提供参考。 展开更多
关键词 预制菜 最近邻算法 K最近邻算法模型
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基于K-最近邻算法的未知病毒检测 被引量:15
2
作者 张波云 殷建平 +1 位作者 张鼎兴 嵩敬波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期7-10,共4页
因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此... 因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此模型适用于实时在线系统中的病毒检测,既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。 展开更多
关键词 计算机病毒 K-最近邻算法 病毒检测
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高斯型点扩展函数估计的最近邻算法 被引量:8
3
作者 李蕊 陶青川 +2 位作者 何小海 罗代升 吕成淮 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期97-101,111,共6页
本文针对计算光学切片中的最近邻算法提出了一种改进算法。通过小波变换计算出高斯点扩展函数的方差值,再根据相邻图像成像及高斯函数特性,得出所需的高斯型层间点扩展函数。同时,文章还给出了两种高斯型层间点扩展函数方差的获得方式... 本文针对计算光学切片中的最近邻算法提出了一种改进算法。通过小波变换计算出高斯点扩展函数的方差值,再根据相邻图像成像及高斯函数特性,得出所需的高斯型层间点扩展函数。同时,文章还给出了两种高斯型层间点扩展函数方差的获得方式及获得过程,对最近邻算法中的加权因子的取值范围做出了讨论,对传统的最近邻算法做出了改进。实验表明,本算法能够更有效地复原符合最近邻要求的切片图像。在点扩展函数未知的情况下,复原效果要优于传统方法。 展开更多
关键词 计算光学切片 最近邻算法 高斯型点扩展函数 小波变换
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动态联合最近邻算法 被引量:13
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作者 周武 赵春霞 张浩峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期359-365,共7页
"最近邻算法"(NN)是SLAM领域中广泛使用的一种数据关联算法,它的优点是计算复杂度低,其缺点是关联准确度易受环境影响.为提高"最近邻算法"对环境的鲁棒性,对其进行两处改进:一是从所有观测值之间的相关性出发,消除... "最近邻算法"(NN)是SLAM领域中广泛使用的一种数据关联算法,它的优点是计算复杂度低,其缺点是关联准确度易受环境影响.为提高"最近邻算法"对环境的鲁棒性,对其进行两处改进:一是从所有观测值之间的相关性出发,消除所有观测值配对结果之间的干涉情况;二是采用多帧观测数据的关联结果动态滤除观测特征中的伪特征.此外,根据机器人的位姿和传感器的有效量程将数据关联限定在局部可能区域中,从而极大地提高了算法的计算效率.仿真和实际实验结果表明,提出的"动态联合最近邻算法"(DJNN)在准确度和计算复杂度方面的性能都很好,具有极强的应用价值. 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 数据关联 最近邻算法 准确度 计算复杂度
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基于值差度量和聚类优化的K最近邻算法在银行客户行为预测中的应用 被引量:7
5
作者 李博 张晓 +4 位作者 颜靖艺 李可威 李恒 凌玉龙 张勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2784-2788,共5页
为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻(K NN)算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量(VDM)距离的对聚类结果迭代优化的改进K NN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的K NN算法... 为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻(K NN)算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量(VDM)距离的对聚类结果迭代优化的改进K NN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的K NN算法的聚类,再对聚类结果进行迭代分析,最后通过联合训练提高了预测精度。基于葡萄牙零售银行2008—2013年收集的客户数据比较可知,改进的K NN算法与传统的K NN算法、基于属性值相关距离的K NN改进(FCD-K NN)算法、高斯贝叶斯算法、Gradient Boosting等现有算法相比具有更好的性能和稳定性,在银行数据预测客户行为中具有很大的应用价值。 展开更多
关键词 K-最近邻算法 值差异度量距离 金融危机 行为预测 数据挖掘
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一种自适应k-最近邻算法的研究 被引量:17
6
作者 余小鹏 周德翼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期70-72,共3页
针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用... 针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用该函数指导超球体的生长。该方法有效地缩小了搜索范围,减少了超球体半径生长的试探次数,对处理稀疏数据集有明显的优越性。 展开更多
关键词 模式分类 K-最近邻算法 超球 BP网络算法
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一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法 被引量:4
7
作者 黄明明 林润生 +1 位作者 黄帅 邢腾飞 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第17期222-228,共7页
分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预... 分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。 展开更多
关键词 最近邻算法 K最近邻算法 降水量
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Spark下的并行多标签最近邻算法 被引量:1
8
作者 王进 夏翠萍 +3 位作者 欧阳卫华 王鸿 邓欣 陈乔松 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期227-235,共9页
随着大数据时代的到来,大规模多标签数据挖掘方法受到广泛关注。多标签最近邻算法MLKNN是一种简单高效、应用广泛的多标签分类方法,其分类精度在很多应用中都高于其他常见的多标签学习方法。然而随着需要处理的数据规模越来越大,传统串... 随着大数据时代的到来,大规模多标签数据挖掘方法受到广泛关注。多标签最近邻算法MLKNN是一种简单高效、应用广泛的多标签分类方法,其分类精度在很多应用中都高于其他常见的多标签学习方法。然而随着需要处理的数据规模越来越大,传统串行ML-KNN算法已经难以满足大数据应用中时间和存储空间上的限制。结合Spark的并行机制和其基于内存的迭代计算特点,提出了一种基于Spark并行框架的ML-KNN算法SML-KNN。在Map阶段分别找到待预测样本每个分区的K近邻,随后Reduce阶段根据每个分区的近邻集合确定最终的K近邻,最后并行地对近邻的标签集合进行聚合,通过最大化后验概率准则输出待预测样本的目标标签集合。串行和并行环境下的对比实验结果表明,SML-KNN在保证分类精度的前提下性能与计算资源呈近似线性关系,提高了ML-KNN算法对大规模多标签数据的处理能力。 展开更多
关键词 多标签学习 多标签最近邻算法 SPARK 并行
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自寻优最近邻算法估算有限气象数据区潜在蒸散量 被引量:2
9
作者 冯克鹏 田军仓 洪阳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期76-83,共8页
FAO-56 Penman-Monteith估算ET0方法被广泛使用,但计算时需要输入多个气象数据。开发一种替代方法,在使用尽可能少的气象数据情况下,仍可以提供准确的或至少接近FAO-56 Penman-Monteith的ET0估算值是该领域研究热点之一。该文结合典型... FAO-56 Penman-Monteith估算ET0方法被广泛使用,但计算时需要输入多个气象数据。开发一种替代方法,在使用尽可能少的气象数据情况下,仍可以提供准确的或至少接近FAO-56 Penman-Monteith的ET0估算值是该领域研究热点之一。该文结合典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)和k最近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN),提出自寻优最近邻算法的潜在蒸散量计算方法(CCA-k-NN),利用较少气象数据实现潜在蒸散量的估算。核心思想是用CCA算法寻找与潜在蒸散量最相关的气象数据,实现后续估算ET0时的气象数据降维,然后利用k-NN算法估算ET0。选择西北地区为例,将该区域气象数据分别从时间和空间尺度,分为训练数据集,验证数据集和测试数据集,分别在3类数据集上用该文方法估算ET0,并以FAO-56 Penman-Monteith作为参照,评估了该文CCA-k-NN方法的估算精度和适用性。结果表明,CCA-k-NN方法与FAO-56 Penman-Monteith保持了较高的相关性(相关系数大于0.9),有好的估算精度,均方根误差和平均绝对误差均小于1 mm/d,空间尺度上算法纳什效率系数均大于0.5,时间尺度上纳什效率系数均大于0.8,在时空尺度均适用。同时,相对于其他替代方法该文算法具有低的时间复杂度,在计算大量数据时可有效降低时间成本. 展开更多
关键词 蒸散量 相关分析 气象数据 K最近邻算法 西北地区
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基于主成分分析和最近邻算法的断层识别研究 被引量:12
10
作者 邹冠贵 任珂 +2 位作者 吉寅 丁建宇 张少敏 《煤田地质与勘探》 CSCD 北大核心 2021年第4期15-23,共9页
断层是影响煤矿安全的致灾地质因素,查明断层特征是煤矿三维地震勘探的主要目的之一。常规断层解释中采用的人机交互解释方法,其可靠性在一定程度上取决于解释者的经验。为提高断层解释精度,提出一种基于主成分分析和最近邻算法来检测... 断层是影响煤矿安全的致灾地质因素,查明断层特征是煤矿三维地震勘探的主要目的之一。常规断层解释中采用的人机交互解释方法,其可靠性在一定程度上取决于解释者的经验。为提高断层解释精度,提出一种基于主成分分析和最近邻算法来检测沿目标层断层分布的方法。首先,选择峰峰矿区羊东煤矿作为研究区域,从矿区高精度处理后获得的三维地震数据中提取10个地震属性;然后,采用主成分分析法(PCA)将上述10个地震属性整合为6个综合属性;同时,将属性信息与从矿区15口井和3条巷道确定的139个点的断层信息相结合,构建已知数据信息;在该数据信息的基础上,分别组建出数据集1和数据集2两种数据集,2种数据集的训练集与测试集的比分别为9∶1和3∶7。利用这些数据集以及十折交叉验证的方法,开展基于最近邻算法(kNN)的断层识别准确率测试,数据集1的测试准确率为87.75%,数据集2的测试准确率为71.63%;这表明训练数据量越大,断层识别准确率越高,从而也说明高密度三维地震在该方法的应用中存在一定优势。在对kNN模型的分类性能进行测试时,使用通过PCA进行降维处理的数据作为输入,计算出的分类准确率分别为89.23%和73.79%;这是因为PCA降低了原始输入特征的维数,从而减少了所需的计算量并提高了这些特征的表征能力。综合结果表明,结合PCA和kNN方法可以有效地识别断层分布,减少主观人为因素的影响,提高断层解释的效率。 展开更多
关键词 地震多属性 主成分分析 最近邻算法 断层识别 峰峰矿区羊东煤矿
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基于改进的K-最近邻算法的病毒检测方法 被引量:3
11
作者 谢金晶 张艺濒 《现代电子技术》 2007年第3期51-53,共3页
由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进... 由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进行预测。并在此检测方法上,设计了一个病毒检测系统。此系统既可查杀已知病毒,也可分析评判可疑程序,诊断出被感染病毒以及病毒类型。 展开更多
关键词 K-最近邻算法 计算机病毒 病毒检测 INTERNET
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基于人工神经网络和最近邻算法的实例检索模型 被引量:7
12
作者 胡萍 《组合机床与自动化加工技术》 2008年第12期4-7,11,共5页
为了提高实例推理过程中实例检索的效率和质量,提出了基于人工神经网络和最近邻算法相结合的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上,首先,通过建立索引对实例进行分类,并用BP网络记忆每一类别下各实例的索引,在缩小检索范围内进... 为了提高实例推理过程中实例检索的效率和质量,提出了基于人工神经网络和最近邻算法相结合的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上,首先,通过建立索引对实例进行分类,并用BP网络记忆每一类别下各实例的索引,在缩小检索范围内进行相似实例的初次匹配,以提高实例检索的效率;其次,由用户设定权值,采用最近邻算法进行二次匹配,通过实例的初次与二次匹配,将BP网络提取相似实例的客观性与用户的主观意愿结合起来,以提高实例检索的质量。最后,给出了摩托车总体设计方案生成的算例,验证了该方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 实例推理 BP网络 实例检索 最近邻算法
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结合矩阵分解和延伸相似度的最近邻算法 被引量:3
13
作者 李俭兵 刘栗材 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第10期3156-3161,共6页
为有效解决目前绝大多数推荐系统存在数据稀疏、个性化低、计算负荷量大等特点,在最近邻(KNN)模型基础上提出一种结合降维的最近邻算法(KNN-DR),利用矩阵分解的方法降低矩阵的稀疏性,过程中融合更多隐式因子并加快运算速度;在皮尔逊相... 为有效解决目前绝大多数推荐系统存在数据稀疏、个性化低、计算负荷量大等特点,在最近邻(KNN)模型基础上提出一种结合降维的最近邻算法(KNN-DR),利用矩阵分解的方法降低矩阵的稀疏性,过程中融合更多隐式因子并加快运算速度;在皮尔逊相似度基础上添加延伸相似度,进一步克服数据稀疏性问题。该算法有效解决计算复杂度高和推荐效果大众化的缺点。实验结果表明,KNN-DR算法在推荐准确度上取得了更好的效果。 展开更多
关键词 推荐系统 降维 最近邻算法 矩阵分解 隐式因子 延伸相似度
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蛋白质相互作用预测的核最近邻算法 被引量:2
14
作者 宋杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4051-4053,共3页
利用一种新的核方法即核最近邻算法预测蛋白质相互作用,算法新颖、简洁,容易实现。实验结果表明,核最近邻算法的预测效果优于传统的最近邻算法及其他已有的预测方法,可以作为蛋白质相互作用预测的一个有效工具。
关键词 生物信息学 蛋白质相互作用 最近邻算法 分类
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一种基于数据空间自适应规则网格划分的Skd-tree最近邻算法 被引量:2
15
作者 王荣秀 王波 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第6期147-155,共9页
针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯... 针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯;同时,为了适应网格空间的规则性,算法中采用了超方体而非超球体来查询局域空间中的最优结果,避免了空间异构带来的缺点。数字实验的结果证明:Skd-tree KNN比kd-tree KNN具备更好的索引定位精度、更少的无关数据回溯和计算、更短的查询时间,尤其适用于数据样本较大或高维度数据的最近邻查询。 展开更多
关键词 最近邻算法 数据索引 Skd-tree KNN 查询超体
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基于核的k最近邻算法 被引量:3
16
作者 张瑞民 郭海刚 李培峦 《华北水利水电学院学报》 2007年第6期51-52,共2页
将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分... 将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分别验证了k最近邻分类和核k最近邻分类算法的有效性. 展开更多
关键词 K最近邻算法 核方法 核函数 分类
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蛋白质亚细胞定位预测的最近邻算法 被引量:1
17
作者 宋杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期30-31,36,共3页
基于蛋白质的氨基酸组成,采用三种几何距离,即Euclidean距离、Minkowski距离和广义距离,利用最近邻算法对蛋白质亚细胞定位进行预测。结果表明该方法新颖、简单、有效。
关键词 生物信息学 蛋白质亚细胞定位 氨基酸组成 最近邻算法
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基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测
18
作者 王晓 杨鹏鹏 +1 位作者 王榕 李辉 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2015年第5期85-87,共3页
针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时... 针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时预测抗菌肽的多种功能类型.实验结果表明,本方法显著地提高了预测性能,为该领域的进一步研究提供了一个有用的工具. 展开更多
关键词 抗菌肽 伪氨基酸组成 多标记分类 多标记最近邻算法
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K最近邻算法理论与应用综述 被引量:81
19
作者 毋雪雁 王水花 张煜东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第21期1-7,共7页
k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的... k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制,因此,kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献,详细阐述了每篇文献所使用的改进方法,并对其实验结果进行了分析;通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果,对kNN算法的发展前景无比期待。 展开更多
关键词 k最近邻算法(kNN) 人脸识别 文字识别 医学图像处理
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基于自组织神经网络及K最近邻算法的储层渗流屏障定量识别方法 被引量:4
20
作者 斯扬 蔡明俊 +4 位作者 张家良 芦凤明 王芮 黄金富 孟瑞刚 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期35-47,共13页
传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN... 传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN算法的储层渗流屏障定量识别方法。该方法主要通过SOM算法逐点对取芯井多测井曲线进行聚类,获取能够表征储层质量差异的测井相神经单元,然后与岩性及构型进行对比,建立取芯井测井相神经单元定量划分储层渗流屏障标准,最后通过KNN算法将取芯井测井相神经单元模型传播到非取芯井,并对非取芯井进行储层渗流屏障识别与划分。结果表明,该方法对储层渗流屏障的识别结果与岩心的符合率超过90%,同时快速地对全区非取芯井渗流屏障进行划分,有效地提升储层渗流屏障的识别精度与效率,这也为类似的研究提供一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 渗流屏障 自组织神经网络 K最近邻算法 枣南孔一段 沧东凹陷
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