[发明专利]基于粗糙集属性约简的卷积神经网络岩性识别方法有效
| 申请号： | 202110677523.X | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113361619B | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 潘少伟;王朝阳;姜涵 | 申请（专利权）人： | 西安石油大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安佩腾特知识产权代理事务所(普通合伙) 61226 | 代理人： | 曹宇飞 |
| 地址： | 710065 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于油气岩性识别技术领域，涉及一种基于粗糙集属性约简的卷积神经网络岩性识别方法；1)收集数据得到训练集D；2)分别D中图片上的曲线拆分成单条曲线图片组成同源图片组得到D′；3)采用卷积神经网络模型同时对每个同源图片组作卷积训练，得到p×k组合向量；4)用粗糙集对组合向量进行属性约简得到B；5)B送入分类器模型中得到第一次实际输出结果；6)将第一次实际输出值与期望输出结果比较，根据比较结果调整参数反复迭代训练，直至准确率满足要求或最大时停止训练，得到识别结果。本发明在卷积神经训练中，通过粗糙集对数据集进行属性约简，从而达到精简数据集，减少模型训练的难度；同时通过反复调整、迭代训练，提高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粗糙 属性 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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