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动力题目从来此后是寰球列国无时无刻不在关心的题目。火油动作现在社会特殊要害的动力已接受到了多上面的关心。此刻油价攀升,很大水平是由于火油的开拓没辙满意社会高速兴盛的极大需要。我国动作储油泱泱大国,在测井工程的测井图片辨别进程中从来依附大师体味和简单物性弧线的机动化领会,功效不甚理念。火油勘测开拓接洽院从来全力于普及火油测井工程功效,以是在这一进程中,怎样灵验的缩小测井图片辨别进程的功夫,普及测井工程功效变成一个亟待处置的局部。本舆论根源恰是火油勘测开拓接洽院测井工程消息化项手段一局部,重要的处事是对测井进程中索取出来的测井图片举行领会、演练,到达机动化分门别类测井图片,赶快决定图片分属岩层典型的功效。本舆论提出了一种对准测井图片证明的分门别类战略。按照测井图片的直觉视觉特性,咱们把对测井图片纹理特性的领会接洽以及对神经搜集分门别类器的采用动作了正文的中心。开始用限制二元形式(LBP)来分隔测井图片赢得限制纹理块,同声咱们将那些限制纹理块变换成直方图后对其聚类,获得能代办一切测井图片的几种纹理典型。接着从构造的观点重组那些纹理典型,将重组后的构造设置为新的特性,咱们称之为特性元。特性元是一种一定的构造特性,用这种构造化特性的向量动作分门别类器的输出。而后舆论领会了两种典范的对准搀杂特性输出的神经搜集算法:有监视的LVQ和无监视的SOM算法,从基础道理、算法过程以及构造等观点来领会分门别类器的是非,评介算法能否符合测井图片的分门别类。领会之后搭建了一个数据领会情况并对其各个模块举行了精细的刻画。刻画的进程咱们不只展现了体例构造图,还给出了体例的重要类图和运转界面。正文结果依照作品中引见的特性索取与分门别类过程,对一组几百张的图片举行尝试,并领会最后得出的分门别类精确率等截止。经过一个完备的试验来尝试和考证本舆论中的表面与数据领会情况的功效。
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