| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 测井曲线识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 智能算法和融合算法国内外发展状况 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 技术路线 | 第15页 |
| 1.6 主要研究成果 | 第15-16页 |
| 2 计算智能主要算法的比较与融合 | 第16-40页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 计算智能主要算法介绍 | 第16-30页 |
| 2.3 计算智能算法的比较与融合 | 第30-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 测井曲线预处理和特征值提取 | 第40-51页 |
| 3.1 前言 | 第40页 |
| 3.2 测井曲线响应特征 | 第40-42页 |
| 3.3 测井曲线预处理 | 第42-43页 |
| 3.4 测井曲线特征值提取 | 第43-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 融合算法在测井曲线识别的应用 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 建立数据库 | 第51-54页 |
| 4.3 基于融合Rs-Ga-LVQ改进算法在测井曲线识别中的应用 | 第54-60页 |
| 4.4 Rs-LVQ与改进模型对比 | 第60-62页 |
| 4.5 结果评价 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表文章目录 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |