本文選題：非均衡數(shù)據(jù) + 集成規(guī)則�。� 參考：《西北大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),非均衡數(shù)據(jù)的分類(lèi)問(wèn)題引起了眾多研究學(xué)者的關(guān)注和討論。在地質(zhì)勘探領(lǐng)域,巖石數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非均衡特征的情況也多有發(fā)生,加上復(fù)雜儲(chǔ)層存在勘探難度大等問(wèn)題,傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助方法,很難對(duì)復(fù)雜儲(chǔ)層進(jìn)行儲(chǔ)層描述和巖性識(shí)別。本文通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),復(fù)雜儲(chǔ)層中巖石數(shù)據(jù)均為非均衡數(shù)據(jù),且其中某幾類(lèi)巖石具有高相似度。因此,在研究了非均衡數(shù)據(jù)分類(lèi)算法的基礎(chǔ)上,提出了面向復(fù)雜儲(chǔ)層巖石數(shù)據(jù)的二分類(lèi)和多分類(lèi)算法。本文具體研究工作如下:一、分析復(fù)雜儲(chǔ)層巖石數(shù)據(jù)的樣本特點(diǎn),提出基于聚類(lèi)及樣本遷移的巖石數(shù)據(jù)均衡化算法(cluster and samples move based on feature distance),簡(jiǎn)稱 CSM 算法。該算法對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行聚類(lèi)分組后,判斷多組多數(shù)類(lèi)子樣本的樣本量,當(dāng)子樣本間再次出現(xiàn)非均衡現(xiàn)象時(shí),采用基于特征距離的樣本遷移方法進(jìn)行二次處理;最后,把若干均衡多數(shù)類(lèi)子樣本與少數(shù)類(lèi)樣本組合,構(gòu)成新的巖石數(shù)據(jù)集。本文提出的算法,不但避免了重采樣造成的數(shù)據(jù)缺失或原始數(shù)據(jù)分布改變的問(wèn)題,同時(shí)解決了二次非均衡現(xiàn)象對(duì)巖性識(shí)別的影響。二、圍繞高相似度非均衡巖石數(shù)據(jù)的二分類(lèi)問(wèn)題,研究不同地層元素對(duì)識(shí)別復(fù)雜儲(chǔ)層巖石數(shù)據(jù)的重要程度,提出基于地層元素特征權(quán)重的集成規(guī)則。在該類(lèi)數(shù)據(jù)上,算法的AUC值至少可以達(dá)到0.93。三、圍繞復(fù)雜儲(chǔ)層巖石數(shù)據(jù)的多分類(lèi)問(wèn)題,提出了巖石樣本融合策略及基于多層漏斗型的(multi-label imbalanced data classification based on multi-layer funnel)MICMF分類(lèi)模型,通過(guò)融合策略把多類(lèi)別非均衡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多類(lèi)別均衡數(shù)據(jù)后,利用MICMF模型進(jìn)行最終的巖性識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在13個(gè)含油氣盆地上的平均識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到92%,精確率可以達(dá)到84%。
[Abstract]:In recent years , the classification of non - equilibrium data has attracted many researchers ' attention and discussion . In the field of geological exploration , it is difficult to describe reservoir description and lithologic identification of complex reservoir .

【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：P618.13;TP311.13

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本文編號(hào)：1744219