基于自适应核密度的贝叶斯概率模型岩性识别方法研究

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准确地刻画岩石类型及其结构关系可以为能源矿产勘探、深部结构与构造等研究提供重要信息。目前利用地球物理技术可以通过不同岩石对应的物性参数(如密度、磁化率、电阻率、速度等)之间的差异进行岩性识别,但是不同岩石物性往往存在一定程度的重合,利用单一物性进行岩性识别的结果不够准确,因此利用多源数据进行岩性识别具有重要的意义。贝叶斯方法属于统计分类方法,依靠概率进行分类,概率密度的计算依靠样本属性之间的相互联系。基于此,我们将基于自适应核密度估计的贝叶斯概率模型引入到岩性识别中。该方法对于多类不同物性参数具有良好的适
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