加急见刊

基于EM和GMM的朴素贝叶斯岩性识别

赵铭; 金大权; 张艳; 高世臣; 仲婷婷 中国地质大学(北京)数理学院; 北京100083; 中国石油长庆油田公司第四采气厂; 西安710016; 中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院; 北京100083

摘要：朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布,但是对于复杂的测井数据,高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题,提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作为训练样本,并选取44-45号井数据作为测试样本.实验采用基于EM算法的混合高斯模型来对测井数据变量进行概率密度估计,并将其应用到朴素贝叶斯分类器中进行岩性识别,最后用高斯分布函数的拟合效果作为对比.结果表明混合高斯模型具有更好的拟合效果,对于朴素贝叶斯分类器进行岩性识别的性能有不错的提升.

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