Resumen

El reconocimiento de patrones es una herramienta analítica importante en el análisis de electrofacies. En este artículo, estudiamos varios algoritmos de agrupamiento y clasificación comúnmente utilizados. Sobre la base de las ventajas y desventajas de los algoritmos existentes, presentamos el algoritmo KMRIC, que mejora los centros iniciales de -means. Además, proponemos el algoritmo AKM que determina automáticamente el número de clústeres y aplicamos la máquina de vectores de soporte a la clasificación. Finalmente, aplicamos estos algoritmos al análisis de electrofacies, donde se llevan a cabo experimentos en conjuntos de datos del mundo real para comparar los méritos de varios algoritmos.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Reconocimiento de patrones; Análisis de electrofacies; Agrupamiento; Algoritmos de clasificación; Algoritmo KMRIC; Algoritmo AKM
• Keywords:Pattern recognition; Electrofacies analysis; Clustering; Classification algorithms; KMRIC algorithm; AKM algorithm