基于模糊神经网络的勘探资源数据挖掘方法研究与实现

发布时间：2020-05-28 12:57

【摘要】：目前基于数据挖掘技术发现石油勘探地质数据(以下简称勘探数据)中隐藏的“知识”并设计自动挖掘软件成为石油石化行业的研究热点。但由于勘探数据的类型多样性和结构复杂性很高,各属性间关系不明确、噪声较大,因此目前业内学者没有比较规范地针对勘探数据的数据挖掘建模过程的研究。另外,国内外已建成大批石油勘探数据库,组成庞大的数据集合,但针对勘探数据的“知识”挖掘软件国内少有。如何对规模庞大、种类多样的勘探数据进行“知识”挖掘以及建立挖掘软件已成为当前石油石化行业谋求长远发展的迫切需要。针对实际情况与目前研究的不足,本文提出一种基于类神经网络的勘探数据“知识”发现方法并实现了该方法的支撑软件。本文从以下三个方面进行研究:(1)以公开的盆地数据(勘探数据的一种)为实验样本,经过数据预处理整理出适合挖掘的数据样本,步骤包括数据清理、数据分析、构造数据。本文以盆地数据为例,详细地说明本文提出的系统化数据预处理过程。这部分研究作为建立“知识”挖掘模型的基础,对于建立高品质的“知识”挖掘模型是必不可少的。(2)根据类神经网络模型理论,以实验为基础探究模型是否适用于本文的盆地数据,同时检验本文提出的数据预处理过程是否适合类神经网络模型。提出针对建立的模型“知识”发现结果的评价标准,并进行评价及分析。(3)根据实际工程需求,本文以适应性类神经网络模糊推理系统模型为基础,提出了以用户需求为主的“知识”发现软件的核心算法。该软件与中国石油某研究院已有的基于SVM模型的“知识”发现软件共同组成石油勘探资源“知识”发现软件系统。本文设计并实现了基于适应性类神经网络模糊推理系统模型的石油勘探资源“知识”发现软件并在实际工程应用中起到较好的效果,软件运行结果表明本文提出的数据挖掘建模过程的理论能够实现。
【图文】：

图 1.1 数据挖掘技术流程图Fig. 1.1 Flow chart of Data Mining Technology探数据“知识”发现自动化软件的研究现状知名知识发现研究学者 Han Jiawei 教授领导课题组研发了数据挖Miner，该系统可以从数据中挖掘不同层次知识，包括多种挖掘功、分类、预测[24]。IBM 公司 Almaden 研究中心的 R.Agrawal 等人据挖掘软件系统 Quest，该系统面向大型数据库[25]。随着数据挖掘及其在实际工程应用中地位的逐步提高，国内也出现了大量对数究及应用。南京大学的徐洁磐、陈栋等人研发了一款数据挖掘原系统是可以处理不同领域“知识”发现任务的通用系统，，主要有知识发现、分类规则发现、关联规则发、函数依赖关系发现及基”发现等功能[26]。中科院软件所课题组在数据挖掘技术的研究上发表若干论文[27]。李得毅院士、孟海军等人发表多篇论文[28]。尽

中国石油大学（北京）硕士专业学位论文型的方式有两种，一是对每个模型都进行训练，再统计测试数据的误差，选择误差最小的模型；二是调整模型参数使得模型表现尽可能最优，主要方法有手动调优、网格搜索、随机搜索以及基于贝叶斯的参数调优方法。（5）结果分析和改进：分析的对象主要是所选模型的优缺点(或者叫模型的评估)，客观公正的评判以改进模型。
【学位授予单位】：中国石油大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP183;TP311.13;P618.13

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本文编号：2685269