图书介绍
数据挖掘技术及在石油地质中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 柴明锐，万成祥著 著
- 出版社： 天津市：天津科学技术出版社
- ISBN：9787557638580
- 出版时间：2017
- 标注页数：262页
- 文件大小：15MB
- 文件页数：272页
- 主题词：石油天然气地质－数据采集
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图书目录
1 概述1
1.1 致密油气带来的挑战与机遇1
1.1.1 致密油气的发展1
1.1.2 致密油气与常规油气的区别及挑战2
1.2 数据挖掘与机器学习4
1.2.1 学习的种类和任务6
1.3 SPSS和SPSS Modeler简介7
1.3.1 SPSS界面概述8
1.3.2 Modeler界面概述11
1.3.2.1 主要节点介绍13
2 监督学习23
2.1 人工神经网络23
2.1.1 手把手教你——神经网络24
2.1.1.1 神经网络界面介绍24
2.1.2.2 简单例子32
2.2 支持向量机42
2.2.1 手把手教你——SVM48
2.2.1.1 SVM界面介绍48
2.2.1.2 简单例子50
2.3 决策树57
2.3.1 C5.058
2.3.2 C＆RT59
2.3.3 手把手教你——C5.059
2.3.3.1 C5.0界面介绍59
2.3.3.2 简单例子63
2.3.4 手把手教你——C＆RT70
2.3.4.1 C＆RT界面介绍70
2.4 贝叶斯网络85
2.4.1 手把手教你——贝叶斯网络86
2.4.1.1 贝叶斯网络界面介绍86
2.4.1.2 简单例子88
3 非监督学习98
3.1 聚类分析98
3.1.2 层次聚类分析99
3.1.3 非层次聚类分析100
3.1.4 聚类分析的优缺点100
3.1.5 手把手教你——聚类分析100
3.1.5.1 聚类分析界面介绍100
3.1.5.2 简单例子107
3.2 异常值分析110
3.2.1 手把手教你——异常值分析111
3.2.1.1 异常值分析界面介绍111
3.2.1.2 简单例子114
3.3 因子分析122
3.3.1 因子分析的数学模型122
3.3.2 因子分析的优缺点123
3.3.3 手把手教你——因子分析124
3.3.3.1 因子分析界面介绍124
3.3.3.2 简单例子129
3.4 关联分析133
3.4.1 手把手教你——Apriori关联分析135
3.4.1.1 Aprior关联分析界面介绍135
3.4.1.2 简单例子138
4 集成方法146
4.1 Boosting147
4.2 Bagging147
4.3 随机森林148
4.3.1 手把手教你——集成学习148
4.3.1.1 集成算法界面介绍148
4.3.1.2 简单例子152
5 其他161
5.1 相关性分析161
5.1.1 相关性分析界面介绍162
5.1.1.1 偏相关界面介绍162
5.1.1.2 双变量相关性界面介绍165
5.1.2 简单例子170
5.2 标准化处理173
5.2.1 标准化简介173
5.2.2 手把手教你173
5.3 特征选择175
5.3.1 手把手教你——特征选择177
5.3.1.1 特征选择界面介绍177
5.3.1.2 简单例子179
6 实例186
6.1 岩性识别186
6.1.1 前言186
6.1.2 原理及实现196
6.1.3 应用实例197
6.1.3.1 标准化处理197
6.1.3.2 异常值处理199
6.1.3.3 优选变量200
6.1.4 结论206
6.2 沉积体系分析206
6.2.1 前言206
6.2.2 原理及实现207
6.2.3 应用实例207
6.2.3 聚类分析208
6.2.3.1 多期次物源供给分析208
6.2.3.1.2 沉积体系划分209
6.2.4 物源方向判断213
6.2.5 因子分析——明确母岩类型213
6.2.6 结论216
6.3 储层物性参数预测216
6.3.1 前言216
6.3.2 原理及实现221
6.3.3 应用实例222
6.3.3.1 标准化处理223
6.3.3.2 异常值处理225
6.3.3.3 优选变量226
6.3.3.4 建模及误差分析227
6.3.4 结论231
6.4 储层分类评价231
6.4.1 前言231
6.4.2 原理及实现236
6.4.3 应用实例237
6.4.3.1 标准化处理237
6.4.3.2 异常值处理239
6.4.3.3 建模储层分类模型240
6.4.3.4 分类模型评价242
6.4.3 结论246
6.5 储层影响因素关联分析246
6.5.1 前言246
6.5.2 原理及实现249
6.5.3 应用实例250
6.5.3.1 网络图分析251
6.5.3.2 关联规则建模252
6.5.3.3 关联规则模型分析253
6.5.4 结论255