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题名应用核Fisher判别技术预测油气储集层
被引量：15
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作者
许建华
张学工
李衍达
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机构
清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期170-174,共5页
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基金
本文得到国家自然科学基金项目(69885004)的资助
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文摘
核机器学习算法是近几年发展起来的一类新的非线性技术,核Fisher判别分析是其中之一。核Fisher判别分析是经典Fisher线性判别基于核函数的非线性推广,并在实际资料的分类中取得明显效果。本文简化了核Fisher判别分析的计算过程,并将其用于油气储集层横向预测。两个实际资料的计算结果表明,在油气储集层横向预测中,核Fisher判别技术的性能优于Fisher线性判别、模糊模式识别和反向传播人工神经网络。
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关键词
地震资料
核函数
FISHER判别
油气储集层预测
神经网络
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Keywords
seismic data, kernel function, Fisher discriminant, reservoir prediction, neural network
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分类号
P618.13
[天文地球—矿床学]
P631.44
[天文地球—地质矿产勘探]
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