【摘 要】
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KNN分类模型是一种简单直接的惰性分类算法,适用于多分类问题,可应用于复杂岩性识别中。该研究以苏里格气田苏东某区为研究工区,该地区岩性结构复杂多样,其识别是本次研究工作的
【机 构】
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中国地质大学(北京)数理学院,北京中地润德石油科技有限公司,中国石油长庆油田分公司第四采气厂
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.29932016006);国家科技重大专项(No.2016ZX05050)
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KNN分类模型是一种简单直接的惰性分类算法,适用于多分类问题,可应用于复杂岩性识别中。该研究以苏里格气田苏东某区为研究工区,该地区岩性结构复杂多样,其识别是本次研究工作的重点。传统KNN方法在类重叠度高的部分易判错,样本容量小的类域易误分,稀疏类的边缘点易受干扰,分类效果欠佳。为克服缺点,提出了基于模糊熵的KNN分类模型,又称为FE—KNN(Fuzzy Entropy—KNN)。FE—KNN分类模型将传统KNN与模糊理论相结合,区别对待不同特征和不同样本点,使分类的精度由84.7%提高至86.9%,为复杂
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