【摘 要】
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岩性识别是油藏地质解释中的关键问题和难点问题,人工智能特别是机器学习技术的发展和应用为岩性识别问题解决提供了新的技术途径。本文利用支持向量机(Support vector machi
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院,中国石油大学（华东）地球科学与技术学院
【基金项目】
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国家“十三五”科技重大专项(2017ZX05009-001)资助项目
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岩性识别是油藏地质解释中的关键问题和难点问题,人工智能特别是机器学习技术的发展和应用为岩性识别问题解决提供了新的技术途径。本文利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、多粒度级联森林(Multi-grained cascade forest,GCForest)、随机森林(Random forest,RF)以及XGBoost(eXtreme gradient boosting)等机器学习模型建立一个异构多层集成学习模型,该集成学习模型克服了单一模型对数据集要求高、泛化能力差以及
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