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申请/专利权人：云南省交通发展投资有限责任公司;中国科学院武汉岩土力学研究所

摘要：本发明公开一种基于K‑means无监督学习的地层结构识别方法及系统，涉及地层结构识别技术领域，该方法包括：步骤S100，通过随钻测试设备获取钻机钻进时各类随钻参数的数据，构建初始数据集；步骤S200，将初始数据集进行归一化处理，得到用于K‑means无监督学习的归一化数据集；步骤S300，设置预测结果的类别K，最大迭代次数以及偏差；步骤S400，随机选择K个数据点作为初始的聚类中心；步骤S500，分别计算所述归一化数据集中各个数据点到所述初始的聚类中心的距离，并将距离小于等于预设距离阈值的点归为一类；步骤S600，重新选择K个数据点作为更新的聚类中心；步骤S700，重复步骤S500进行迭代；步骤S800，达到步骤S300中最大迭代次数后输出分类结果，从而完成地层结构识别。

主权项：1.一种基于K-means无监督学习的地层结构识别方法，其特征在于，包括：步骤S100，通过随钻测试设备获取钻机钻进时各类随钻参数的数据，构建初始数据集；步骤S200，将所述初始数据集进行归一化处理，得到用于K-means无监督学习的归一化数据集；步骤S300，设置预测结果的类别K，最大迭代次数以及偏差；步骤S400，随机选择K个数据点作为初始的聚类中心；步骤S500，分别计算所述归一化数据集中各个数据点到所述初始的聚类中心的距离，并将距离小于等于预设距离阈值的点归为一类；步骤S600，重新选择K个数据点作为更新的聚类中心；步骤S700，重复步骤S500进行迭代；步骤S800，达到步骤S300中最大迭代次数后输出分类结果，从而完成地层结构识别；计算分类结果中数据点的异常度量值，将所述异常度量值大于预设异常度量阈值的数据点，从与其对应的类别中删除；计算异常度量值包括： ，其中，为分类结果中数据点的异常度量值，为分类结果中数据点的投影后数据点，为投影后数据点的均值，为投影后数据点的标准差，为投影后数据点的调整因子，为距离调整因子，为投影后数据点的维数，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离；分类结果中数据点的投影后数据点具体为： ，其中，为分类结果中第个数据点的第一调整因子，为分类结果中第个数据点的第二调整因子，为分类结果中第个数据点的第三调整因子，为分类结果中第个数据点的第四调整因子，为分类结果中第个数据点的第五调整因子，为分类结果中第个数据点的第六调整因子，为分类结果中第个数据点的第七调整因子；分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离具体为： ，其中，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第一调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第二调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第三调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第四调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第五调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第六调整因子，为分类结果中第个数据点与分类结果中相邻的第个数据点的距离的第七调整因子；预设异常度量阈值包括： ，其中，为时间时的预设异常度量阈值，为初始预设异常度量阈值，为时间调整因子。

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