| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关向量机及其仿真分析 | 第14-22页 |
| 2.1 相关向量机模型 | 第14-19页 |
| 2.1.1 RVM 模型设计 | 第14-16页 |
| 2.1.2 常用算法描述 | 第16-19页 |
| 2.2 典型例子仿真 | 第19-21页 |
| 2.2.1 回归算法仿真 | 第19-20页 |
| 2.2.2 分类算法仿真 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于智能优化算法的相关向量机 | 第22-30页 |
| 3.1 基于 PSO 的 RVM 分类和识别方法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 PSO 算法描述 | 第22页 |
| 3.1.2 基于 PSO 的 RVM | 第22-24页 |
| 3.2 基于量子文化 PSO 的 RVM 分类和识别方法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 量子文化 PSO 概述 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于 QCPSO 的相关向量机算法 | 第26-27页 |
| 3.3 实验仿真与对比分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于 SOCP 的相关向量机 | 第30-34页 |
| 4.1 SOCP 方法原理 | 第30-31页 |
| 4.2 基于 SOCP 的相关向量机算法 | 第31-32页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第31-32页 |
| 4.2.2 算法流程与具体步骤 | 第32页 |
| 4.3 实验仿真与对比分析 | 第32-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 石油测井实际应用 | 第34-44页 |
| 5.1 石油测井问题描述 | 第34-35页 |
| 5.1.1 石油测井概说 | 第34页 |
| 5.1.2 油气层分类描述 | 第34-35页 |
| 5.2 油气层分类系统设计 | 第35-36页 |
| 5.2.1 系统设计 | 第35页 |
| 5.2.2 实现步骤 | 第35-36页 |
| 5.3 具体实现与效果分析 | 第36-40页 |
| 5.3.1 样本信息选取与预处理 | 第36-37页 |
| 5.3.2 属性离散化和泛化 | 第37-38页 |
| 5.3.3 样本信息属性约简 | 第38页 |
| 5.3.4 基于改进的相关向量机建模 | 第38页 |
| 5.3.5 气层分类效果分析 | 第38-39页 |
| 5.3.6 油层分类效果分析 | 第39-40页 |
| 5.4 挂接石油测井智能数据挖掘系统 | 第40-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |