高思维
- 作品数：2 被引量：28H指数：1
- 供职机构：中国地质大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金湖北省教育厅人文社会科学研究项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的遗传k-means聚类算法被引量：27
- 2007年
- 在经典的k-means聚类算法中,聚类数k必须事先给定,然而在现实中k很难被精确的确定.本文提出了一种改进的遗传k-means聚类算法,并构造了一个用来评价分类程度好坏的适应度函数,该适应度函数考虑的是在提高紧凑度(类内距)和分离度(类间距)的同时使得分类个数尽可能少.最后采用两个人工数据集和三个UCI数据集对k-means聚类算法(KM),遗传聚类算法(GA),遗传k-means聚类算法(GKM)和改进的遗传k-means聚类算法(IGKM)进行比较研究,比较的指标有类间距、类内距和分类正确率.研究证明改进的遗传k-means算法能够自动获取最佳聚类数k并且保持较高的正确率.
- 刘婷郭海湘诸克军高思维
- 关键词：聚类K-MEANS算法遗传算法
- 储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取被引量：1
- 2008年
- 提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别。其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层)。然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则。最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性。
- 郭海湘诸克军高思维孙涵
- 关键词：人工神经网络模糊规则储层识别
