改进蚁群聚类算法在火山岩岩性识别中的应用

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提出了一种基于蚁群算法和模糊聚类算法的改进蚁群聚类算法对火山岩岩性进行识别。介绍了蚁群算法的原理、K-均值聚类算法的实现过程及改进蚁群聚类算法的实现过程。用该方法对火山岩样本数据点进行训练和学习,获得最佳的岩性聚类中心,根据加权信息素浓度和的大小,识别实际测井数据点的岩性。对松辽盆地430个火山岩薄片的实际处理表明,与自组织神经网络及K-均值聚类算法相比,该方法识别准确率高、运算速度快,是一种有效的岩性识别手段。
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