【摘 要】
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运用邻域粗糙集理论，对储层含油性的属性进行约简，并将约简后的属性作为支持向量机输入变量，对某油田的3口井油层类别进行实证研究，将结果与人工神经网络方法进行了比较，结果表明
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运用邻域粗糙集理论，对储层含油性的属性进行约简，并将约简后的属性作为支持向量机输入变量，对某油田的3口井油层类别进行实证研究，将结果与人工神经网络方法进行了比较，结果表明该方法是行之有效的方法。具体步骤为：先把邻域粗糙集作为前置系统对属性进行约减，剔除冗余信息，将剩余的属性作为支持向量机的输入变量。而支持向量机作为后置系统，不仅能消除指标之间信息重叠，而且可以降维。它们之间各司其责，相互配合从而得到好的评价结果。
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