[发明专利]一种基于卷积神经网络和支持向量机的示功图识别方法在审
| 申请号： | 202110403403.0 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113095414A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 张晓东;王磊 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络和支持向量机的示功图识别方法，属于油气开采工程领域。本发明包括读取示功图图像集，进行图像预处理，生成单通道图像；基于示功图及其对应的工况类型，构建训练集、测试集；基于示功图图像集，构建基于卷积神经网络的示功图分类模型；提取示功图在卷积神经网络模型全连接层的输出，作为示功图特征值，并结合生产参数，构建新的训练集和测试集；使用新构建的训练集和测试集，采用支持向量机(SVM)分类算法，进行SVM分类模型的训练与测试，使用交叉验证和网格搜索方法寻找SVM分类模型的最优参数设置，构建最优的基于SVM分类算法的示功图分类模型。本发明可以广泛的应用在油田开采工程领域，可以实现自动、准确的示功图工况识别，相比传统的人工示功图识别方式，具有有效的识别准确率和识别效率的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 支持 向量 示功图 识别 方法 | ||
【主权项】：
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