一种基于改进多分类孪生支持向量机的测井岩性识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进多分类孪生支持向量机的岩性识别方法，岩性识别是认识地层及求解储层参数的基础，受地质环境复杂性和非均质性影响，测井曲线间存在着大量的信息冗余和数据集类间分布不平衡问题，标准分类算法无法满足实际需求。针对现有的标准分类算法容错性差，识别岩性单一和无法有效克服类间不平衡的问题，本发明利用过采样数据，得到更利于训练改进多分类孪生支持向量机的数据集，提出一种新的模糊隶属度函数改进孪生支持向量机，使得改进后的孪生支持向量机更适合用于训练测井数据，有效提高了岩性识别的准确率。