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主要內(nèi)容：
復(fù)雜的儲(chǔ)層條件給綜合階段的測(cè)井評(píng)價(jià)提出了更高的要求,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入測(cè)井評(píng)價(jià)領(lǐng)域,形成了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的測(cè)井評(píng)價(jià)思路,分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇特征參數(shù)、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型、模型評(píng)估和模型修正等5 個(gè)部分。其中預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建和修正為關(guān)鍵環(huán)節(jié),主要采用的數(shù)據(jù)挖掘方法分別為聚類分析、關(guān)聯(lián)分析及決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類歸納算法。