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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：一种融合改进蛇搜索算法和互补性测度的集成修剪的工具识别方法，属于测井曲线识别技术领域，本发明通过融合改进蛇搜索算法和互补性测度的集成修剪的工具识别方法，首先，运用Bootstrap训练多个基分类器，构建基分类器池；其次，利用互补性度量准则对基分类器池进行预修剪；然后，融入Levy飞行策略改进蛇搜索算法，并对基分类器池进行二次修剪操作，从而选出性能最为优秀的子集；最终，以流量曲线、伽马曲线、压力曲线、磁定位曲线、自然电位曲线、当前测井点温度曲线、相邻测井点温度差值曲线和零流曲线作为输入，使用集成修剪模型得到当前深度工具预测类型，本发明的识别方法能够在使用较少的基分类器的情况下，且较同类方法具有更优异的性能和鲁棒性。
主权项：1.一种融合改进蛇搜索算法和互补性测度集成修剪的工具识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:特征选择，选择流量曲线、伽马曲线、压力曲线、磁定位曲线、自然电位曲线、当前测井点温度曲线、相邻测井点温度差值曲线和零流曲线共八条曲线特征；S2：数据预处理和数据集划分，将经过预处理的数据集合划分为训练集、验证集和测试集；S3:模型训练与验证，搭建集成修剪模型，使用训练集训练LSOCEP模型，使用验证集进行误差计算和基学习器更新；搭建集成修剪模型包括以下步骤：S31：构建基分类器池；S32：预修剪，基于互补性测度原理，识别并剔除那些性能较差、预测误差高或者与其他基分类器预测结果相似度过高的个体分类器；S33：二次修剪，将预修剪后的基分类器进行二进制编码，利用Levy飞行机制对蛇搜索算法中的蛇个体进行位置更新，从而实现对搜索空间的高效探索；S34：使用投票法将选取的基分类器进行集成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 一种融合改进蛇搜索算法和互补性测度集成修剪的工具识别方法
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