论文研究基于模糊熵的KNN分类模型在岩性识别中的应用.pdf

KNN分类模型是一种简单直接的惰性分类算法，适用于多分类问题，可应用于复杂岩性识别中。该研究以苏里格气田苏东某区为研究工区，该地区岩性结构复杂多样，其识别是本次研究工作的重点。传统KNN方法在类重叠度高的部分易判错，样本容量小的类域易误分，稀疏类的边缘点易受干扰，分类效果欠佳。为克服缺点，提出了基于模糊熵的KNN分类模型，又称为FE-KNN（Fuzzy Entropy-KNN）。FE-KNN分类模型将传统KNN与模糊理论相结合，区别对待不同特征和不同样本点，使分类的精度由84.7%提高至86.9%，为复杂碳酸盐岩岩性识别提供了一种新的思路。