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1、第22卷·第6期测井技术·427·*测井数据模式识别中的信息优化方法陈遵德(江汉石油学院物探系)摘要陈遵德.测井数据模式识别中的信息优化方法.测井技术,1998,22(6):427～430简介了智能信息处理中新出现的RoughSet(RS)理论,探讨了测井数据模式识别中的信息优化原理,提出了将RS理论与人工神经网络结合起来进行测井信息优化与模式分类的RS神经网络智能系统,并将该系统应用于测井样品分类。分类结果表明:本系统速度快、易实现,而且在优选测井属性、最大程度地减少使用测井属性种数、提高分类正确率
2、等方面,明显优于其它方法。本系统为测井属性选择提供了一条新途径,将成为测井数据模式识别的一种有效手段。主题词:测井数据模式识别信息最优化神经网络人工智能ABSTRACTChenZunde.AMethodforInformationOptimizationinPatternRecognitionwithLogData.WLT,1998,22(6):427～430First,briefstheRoughSet(RS)theory,whichisanewtheoryinintelligentdataproc
3、essing;thendisscussestheprincipleofinformationoptimizationinpatternrecognitionwithlogdata;andfinallyadvancesanintelligentsystemcombiningRSwithartificialneuralnetwork,whichisusedforloginformationoptimization,patternrecognitionandlogsamplesclassification.
4、Theresultofclassifi-cationshowsthatthesystemhastheadvantageoffastcomputationandeasyrealization,andisbetterthanothermethodsinoptimizinglogattributes,decreasingtheindexesoflogdatatoagreatextent,andenhancingthecorrectratioofclassification,etc.Therefore,the
5、systemprovidesanewwayoflogattributeselectionandwillbecomeaneffectivemeansofpatternrecognitionwithlogdata.SubjectTerms:logdatapatternrecognitioninformationoptimizationneuralnet-workartificialintelligence[3,4]市场分析等领域,并且取得了丰硕的成果,而国内引言关于RS理论的研究刚刚起步。但RS理论也存在
6、容错近年来,波兰理工大学教授Z.Pawlak等一批科能力与推广能力相对较弱,且只能处理量化数据等问学家提出了一个分析数据的数学理论——RoughSet题;而人工神经网络具有较强的自组织能力、容错能力[1,2](RS,有人译为粗集)理论,为研究对不完整数据进与推广能力,但不能优选条件属性组合等特点。本文利行分析、推理,发现数据间的关系,提取有用属性,简化用RS理论与人工神经网络各自的长处,提出对测井信息处理,研究不精确、不确定知识的表达、学习、归纳信息进行优化与模式分类的RS神经网络智能系统,方法等提供
7、了一个有力的工具。近几年,这个理论已被并将该系统应用于测井信息优化与模式分类,得到了国外学者应用于医疗数据分析、语言识别、金融与股票令人满意的结果。*湖北省自然科学基金、中国石油天然气总公司资助·428·测井技术1998年1.删除重复的样本;RS理论属性选择与决策分析方法2.删除多余的属性;RS理论将知识理解为:使用等价关系集R对离如要求出决策规则,还需以下步骤:散表示的空间U进行划分,知识就是R对U划分的结3.对每个样本删除多余的属性值;果。因此,知识库可以定义为:属于R中的所有可能的4.求出最小约
8、简表;关系对U的划分,记为5.根据最小约简表,求出决策规则。K=(U,R)(1)为了描述知识的确定程度,RS理论引入上近似与信息优化原理下近似的概念,令XU是一个集合,R是一个定义在U上的等价关系,则测井属性应从不同角度反映储层的物性特征。由R-(X)=∪{YU/R:YX}(2)研究知,测井属性与储层岩性、储层流体性质、储层参-[5]R(X)=∪{YU/R:Y∩X≠}(3)数之间的关系复杂。根据测井理论与实践,在相对简分别称为R下近似和R上近似
