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粗糙集属性约简与支持向量机拟合在油藏物性参数预测上的应用

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粗糙集属性约简与支持向量机拟合在油藏物性参数预测上的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
  · 选题背景以及现实意义第10-11页
  · 理论研究现状及进展第11页
  · 论文的实际意义与组织结构第11-13页
第2章 针对连续冗余测井系列的属性约简算法第13-23页
  · 测井曲线属性约简的相关概念第13-19页
    · 近似集与粗糙集第14-15页
    · 知识约简第15-18页
    · 差别矩阵和差别函数第18页
    · 决策表第18-19页
  · 改进的基于步长变化的层次聚类算法第19-23页
    · 层次聚类算法第19-20页
    · 动态层次聚类算法的设计第20-23页
第3章 LS‐SVM算法的设计第23-36页
  · 算法设计需要遵循的原则第23-28页
    · 模型结构第23-24页
    · 复杂度及推广第24-25页
    · 泛化误差及其边界第25-26页
    · 结构风险最小化原则第26-28页
  · LS‐SVM回归方法第28-36页
    · 核函数的选取第28-30页
    · 非线性情况的考虑第30-31页
    · LS‐SVM回归的设计第31-36页
第4章 油藏物性参数预测第36-47页
  · 油藏物性参数简要介绍第36-37页
    · 孔隙度基本概念第36页
    · 渗透率基本概念第36-37页
    · 饱和度基本概念第37页
  · 测井数据属性约简的实现第37-42页
    · 测井曲线离散化第37-40页
    · 测井曲线属性约简第40-42页
  · 油藏物性参数预测模型第42-47页
    · 支持向量机参数的定性解释第43-44页
    · 孔隙度的预测第44-45页
    · 渗透率的预测第45页
    · 饱和度的预测第45-47页
第5章 应用效果分析第47-52页
  · 软件系统的厚度识别及储层厚度划分第47页
  · 软件系统的连续解释效果第47-48页
  · 三维地质模型的显示效果第48-52页
第6章 结论第52-53页
参考文献第53-55页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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