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基于粗集理论的数据挖掘技术识别储层岩性

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摘要为了解决不确定、不完整性问题，将粗集理论与神经网络结合应用于模式识别分类，提出了一种离散连续属性的方法——聚类划分法，并以岩性识别分类为例，分析条件属性与决策属性之间的支持度，结果表明可提高识别分类的正确率，同时也说明了粗集神经网络系统可有效地解决不确定性、不完整性问题。

作者易淑昌

机构地区江汉石油学院地球物理系

出处《国外测井技术》 2003年第5期12-15,共4页 World Well Logging Technology

关键词粗集理论数据挖掘储层岩性神经网络测井数据

分类号 TE31 [石油与天然气工程—油气田开发工程]

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国外测井技术

2003年第5期

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