多維信息挖掘系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘在測(cè)井信息處理過程中起著很關(guān)鍵的作用，但目前尚有的典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或多或少存在交互性弱、挖掘過程可控性低、數(shù)據(jù)可視化程度差等缺點(diǎn)。本文依據(jù)測(cè)井信息處理的實(shí)際需要，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)流程，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、SOM網(wǎng)絡(luò)及TFI聚類算法等數(shù)據(jù)挖掘算法理論，利用計(jì)算機(jī)模擬(可視化編程工具VC++)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理及數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)研究開發(fā)了一套多維信息挖掘系統(tǒng)。本文還重點(diǎn)提出了利用該系統(tǒng)建立精度好、效率高的分類、回歸及聚類模型關(guān)鍵

2、流程及方法。 取得的主要成果有以下幾點(diǎn)：1.開發(fā)了獨(dú)立于大型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)之外的、針對(duì)地學(xué)專業(yè)的開放式多維信息挖掘系統(tǒng)，建立了測(cè)井、網(wǎng)格等地學(xué)數(shù)據(jù)的輸入接口，簡(jiǎn)便了對(duì)測(cè)井、網(wǎng)格等地學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)的數(shù)據(jù)輸入過程，同時(shí)也建立了文本數(shù)據(jù)及Excel數(shù)據(jù)的輸入接口，也為其他信息的數(shù)據(jù)挖掘提供了可能。 2.開發(fā)了基于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的散點(diǎn)圖分析功能，這對(duì)于數(shù)據(jù)體屬性間的相關(guān)性分析帶來很大的便利；還開發(fā)了屬性聚合、屬性轉(zhuǎn)換、奇點(diǎn)標(biāo)

3、注及抽樣等數(shù)據(jù)預(yù)處理功能，屬性聚合及屬性轉(zhuǎn)換使得數(shù)據(jù)體的各屬性能更好地適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)挖掘算法，奇點(diǎn)標(biāo)注及抽樣則能加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘模型的準(zhǔn)確性及適應(yīng)性。 3.開發(fā)了交互性較強(qiáng)、挖掘過程可控性較靈活、運(yùn)行效率較高、分析結(jié)果較精確的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析功能、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析功能、SOM網(wǎng)絡(luò)分析功能及TFI聚類分析功能，涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘六大任務(wù)中的三項(xiàng)(分類、回歸及聚類分析)，這對(duì)于測(cè)井信息處理中的巖性識(shí)別、孔隙類型識(shí)別、物性參數(shù)計(jì)算及含油氣