简介:由核工业地质局主办、东华理工学院协办的国际原子能机构(IAEA)技术培训班5月15~24日在江西抚州举行。来自捷克、澳大利亚、法国、俄罗斯、巴基斯坦等国家以及国内核地质、矿冶等部门的40多位专家、学者和学员参加了本次技术培训活动。
简介:
简介:介绍并比较了两种有监督的机器学习方法:BP神经网络和决策树。用两种方法分别论证了如何利用测井信息非线性地表示孔隙度。与传统的线性回归方法相比,机器学习效果更好,准确性更高。BP神经网络和决策树的应用效果表明,机器学习可以有效预测孔隙度,也可以应用于储层孔隙度预测中。相比之下,神经网络具有更高的准确性和更广阔的前景。
国际原子能机构(IAEA)砂岩型铀矿技术培训班在我国举行
时代在进步地质科学在发展—第一届地质调查高新技术培训班综述
基于机器学习的孔隙度预测方法研究