期刊简介
《CT理论与应用研究》是中国地震局地球物理研究所和同方威视技术股份有限公司共同主办的专业性学术刊物，1992年创刊，主要刊登CT理论与应用方面的创新性研究成果，反映国内外CT科技的前沿和进展。期刊设有理论与方法、地球物理CT、工业CT、医学CT、综述和信息等栏目，是从事CT理论与应用研究方面的科技人员及大专院校师生进行学术交流的园地，也是图书、情报等部门的信息来源。
《CT理论与应用研究》是我国少数专门刊登CT理论与应用科技领域研究成果的中英文学术刊物之一，经过多项指标综合评定及同行专家评议推荐，自2004年第1期起被收录为“中国科技论文统计源期刊”，即中国科技核心期刊。
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- 杂志名称：CT理论与应用研究杂志
- 主管单位：中国地震局
- 主办单位：中国地震局地球物理研究所 同方威视技术股份有限公司
- 国际刊号：1004-4140
- 国内刊号：11-3017/P
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国科学文献计量评价研究中心颁发的优秀期刊证书期刊收录：知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 维普收录(中)
基于模糊粗糙集的机器学习储层参数预测
桑凯恒；张繁昌
关键词：机器学习, 模糊粗糙集, 储层参数预测
摘要：因为地震数据的三维空间分布优势,地震属性已经被广泛应用于含油气性预测、储层厚度预测、孔隙度预测等.但也存在地震属性之间信息冗余、属性与储层物性参数关系模糊的问题.针对这两个问题,将模糊粗糙理论和机器学习引入到储层参数预测中来.通过模糊粗糙集理论对地震属性进行约简,去除冗余信息,得到优化的地震属性组合;将约简后的属性作为机器学习的输入,实现从地震属性到储层物性参数的非线性映射.该方法既保留了地震属性中有效信息,又避免了因输入变量过多而导致的网络模型训练困难.实际数据应用表明,属性约简的机器学习预测结果分辨率更高,并与数据吻合更好.
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