[发明专利]基于特征随机的朴素贝叶斯岩相分类集成学习方法及装置在审
| 申请号： | 202010613340.7 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN112329804A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 玉龙飞雪;宋先知;李根生;黄中伟;田守嶒;肖立志;廖广志 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学(北京) |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20;G06F16/25 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 刘飞;周达 |
| 地址： | 102249*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本说明书提供了一种基于特征随机的朴素贝叶斯岩相分类集成学习方法及装置，该方法包括：获取目标工区的多种测井数据并预处理；将预处理后的多种测井数据按照比例随机抽样成训练集和测试集；根据从训练集中随机选择的特征组合及其组分数量，随机生成多个训练子集；利用多个训练子集对多个第一基分类器并行训练，获得多个第二基分类器及其性能指标值；第一基分类器为朴素贝叶斯分类器；根据每个第二基分类器的性能指标值确定其投票权重；利用多个第二基分类器对测试集并行岩相分类，获得每个第二基分类器的分类子结果；根据投票权重对分类子结果进行投票组合，获得岩相分类结果。本说明书可提高基于朴素贝叶斯的岩相分类器的分类准确度和学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 随机 朴素 贝叶斯 岩相 分类 集成 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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