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针对单一模型解决油藏预测问题存在的算法复杂度高,分类准确率低等问题,提出了BP神经网络联合与DS证据推理相融合的模型,不仅实现了多个领域不同层次的全部主/客观证据的特征级融合,还实现了多个模型的优势互补。通过实验对方法和传统的单一神经网络方法比较得出,主/客观证据融合方法不仅提高了6.9%的分类精度,还降低了算法的时间复杂度。