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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘在測井信息處理過程中起著很關(guān)鍵的作用,但目前尚有的典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或多或少存在交互性弱、挖掘過程可控性低、數(shù)據(jù)可視化程度差等缺點。本文依據(jù)測井信息處理的實際需要,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)流程,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、SOM網(wǎng)絡(luò)及TFI聚類算法等數(shù)據(jù)挖掘算法理論,利用計算機(jī)模擬(可視化編程工具VC++)、數(shù)據(jù)庫管理及數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)研究開發(fā)了一套多維信息挖掘系統(tǒng)。本文還重點提出了利用該系統(tǒng)建立精度好、效率高的分類、回歸及聚類模型關(guān)鍵
2、流程及方法。 取得的主要成果有以下幾點:1.開發(fā)了獨立于大型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)之外的、針對地學(xué)專業(yè)的開放式多維信息挖掘系統(tǒng),建立了測井、網(wǎng)格等地學(xué)數(shù)據(jù)的輸入接口,簡便了對測井、網(wǎng)格等地學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時的數(shù)據(jù)輸入過程,同時也建立了文本數(shù)據(jù)及Excel數(shù)據(jù)的輸入接口,也為其他信息的數(shù)據(jù)挖掘提供了可能。 2.開發(fā)了基于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的散點圖分析功能,這對于數(shù)據(jù)體屬性間的相關(guān)性分析帶來很大的便利;還開發(fā)了屬性聚合、屬性轉(zhuǎn)換、奇點標(biāo)
3、注及抽樣等數(shù)據(jù)預(yù)處理功能,屬性聚合及屬性轉(zhuǎn)換使得數(shù)據(jù)體的各屬性能更好地適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)挖掘算法,奇點標(biāo)注及抽樣則能加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘模型的準(zhǔn)確性及適應(yīng)性。 3.開發(fā)了交互性較強(qiáng)、挖掘過程可控性較靈活、運行效率較高、分析結(jié)果較精確的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析功能、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析功能、SOM網(wǎng)絡(luò)分析功能及TFI聚類分析功能,涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘六大任務(wù)中的三項(分類、回歸及聚類分析),這對于測井信息處理中的巖性識別、孔隙類型識別、物性參數(shù)計算及含油氣
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