[发明专利]基于深度学习和支持向量机的页岩数字岩心三维重构方法有效
| 申请号： | 201710795359.6 | 申请日： | 2017-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN107657634B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 张挺 | 申请（专利权）人： | 上海电力学院 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于深度学习和支持向量机(SVM，Support Vector Machine)的页岩数字岩心三维重构方法，包括以下步骤：S1，利用三维数据模板扫描真实页岩岩心的体数据，获得页岩岩心的三维模式库；S2，采用深度信念网络(DBN，Deep Belief Networks)对三维模式库进行特征提取；S3，利用SVM对提取的特征进行分类，形成各个特征的类集合{Category |
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| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 支持 向量 页岩 数字 岩心 三维 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习和支持向量机的页岩数字岩心三维重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用三维数据模板扫描真实页岩岩心的体数据，获得页岩岩心的三维模式库；S2，采用深度信念网络DBN对三维模式库进行特征提取；S3，利用SVM对提取的特征进行分类，形成各个特征的类集合{Categoryi，i＝1,2,3…}；S4，利用多点地质统计法重构数字岩心。
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