| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究与发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 粗糙集理论的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 油田储层参数预测评价的发展状况 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究整体结构 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘与粗糙集的基础理论和方法 | 第14-23页 |
| 2.1 数据挖掘主要模型与技术 | 第14-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义与模型 | 第14-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘技术 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 | 第17-18页 |
| 2.1.4 数据挖掘对油田测井解释的意义 | 第18页 |
| 2.2 粗糙集理论和方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 知识与知识库 | 第18页 |
| 2.2.2 信息系统与决策表 | 第18-19页 |
| 2.2.3 近似空间和不可分辨关系 | 第19-20页 |
| 2.2.4 约简和核 | 第20页 |
| 2.2.5 差别矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3 智能数据建模方法和技术 | 第21-22页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第21页 |
| 2.3.2 人工神经网络 | 第21-22页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第22页 |
| 2.3.4 其它智能算法 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的属性约简优化算法研究 | 第23-36页 |
| 3.1 传统的属性约简算法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 盲目删除属性约简算法 | 第23页 |
| 3.1.2 基于属性重要度的决策表属性约简算法 | 第23-24页 |
| 3.1.3 基于差别矩阵的决策表属性约简算法 | 第24-26页 |
| 3.2 基于改进 GA 的属性约简算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 传统遗传算法概述 | 第26页 |
| 3.2.2 改进 GA 的基本原理 | 第26-28页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第28-29页 |
| 3.2.4 实验与分析 | 第29-30页 |
| 3.3 基于改进 PSO 的属性约简算法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 传统 PSO 算法的基本原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 改进 PSO 属性约简算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第34页 |
| 3.3.4 实验分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 面向储层评价的智能挖掘模型研究 | 第36-51页 |
| 4.1 人工神经网络 | 第36-39页 |
| 4.1.1 人工神经网络介绍 | 第36-37页 |
| 4.1.2 BP 神经网络介绍 | 第37页 |
| 4.1.3 BP 神经网络算法原理 | 第37-39页 |
| 4.2 过程神经网络 | 第39-42页 |
| 4.2.1 过程神经网络介绍 | 第39-40页 |
| 4.2.2 过程神经网络基本学习算法 | 第40-42页 |
| 4.3 一种新型过程神经网络学习算法 | 第42-48页 |
| 4.3.1 分段函数逼近 | 第43-45页 |
| 4.3.2 基于分段函数逼近的学习算法 | 第45页 |
| 4.3.3 基于分段函数逼近的 PNN 数据挖掘储层模型及评价实例 | 第45-48页 |
| 4.4 基于粗糙集属性约简和优化理论的数据挖掘储层评价模型 | 第48-50页 |
| 4.4.1 方法设计 | 第48-49页 |
| 4.4.2 构建模型 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 数据挖掘模型在储层评价中的应用 | 第51-58页 |
| 5.1 测井数据介绍 | 第51-52页 |
| 5.1.1 孔隙度介绍 | 第51页 |
| 5.1.2 饱和度介绍 | 第51-52页 |
| 5.2 挖掘模型对储层参数的预测评价 | 第52-55页 |
| 5.2.1 数据选取和处理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 测井数据的属性约简 | 第53页 |
| 5.2.3 储层参数预测 | 第53-55页 |
| 5.3 算法在软件中的应用 | 第55-57页 |
| 5.3.1 原型系统架构设计 | 第56页 |
| 5.3.2 井间储层参数预测 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 论文总结及研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表文章目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-76页 |