支持向量机及其在石油勘探开发中的应用综述

来源 :勘探地球物理进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong537
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
支持向量机(SVM)是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,与传统的人工神经网络不同,前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。SVM在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出许多特有的优势,适用于函数预测,模式识别和数据分类领域。将SVM应用于石油勘探开发领域是一个重要的研究方向,具有广阔的应用前景。
其他文献
对无中线电感的基于开关点预置四桥臂三相逆变器进行仿真研究,发现N桥臂在不平衡负载时流过很大的电流,且输出电压波形总谐波含量大,因此,提出在主电路中引入中线电感。在带
吸烟现象在我国已经成为一个严重的社会和公共卫生问题,大学校园吸烟现象亦非常普遍。充分发挥高校优势,建设强有力的高校控烟机制、组织多样的校园控烟文化活动,对维护控烟
由于在全天24个时段的动态无功优化模型中加入了变压器分接头和电容器投切开关的全天允许动作次数限制,当采用引入离散惩罚的非线性原对偶内点法求解时,其修正方程的维数会随系