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机器学习在岩性智能识别中的应用研究进展
文献摘要：
地质岩性是资源勘探和矿产勘查领域的基本研究对象,其能反映油气田和矿产资源的分布情况.为充分了解机器学习在岩性智能识别中的研究现状,掌握岩性识别的研究方法和未来的发展趋势,总结了RGB图像和高光谱图像结合机器学习算法在岩性智能识别中的应用研究现状,指出了各种机器学习算法存在的缺陷和岩性识别在特定领域亟待解决的问题,并提出了若干针对性的建议.
文献关键词：
岩性识别;机器学习;RGB图像;高光谱图像;支持向量机;人工神经网络;学习算法;图像分类
中图分类号：
作者姓名：
仝容超
作者机构：
西安石油大学化学化工学院 ,陕西西安710065
文献出处：
引用格式：
[1]仝容超-.机器学习在岩性智能识别中的应用研究进展)[J].化工矿物与加工,2022(08):43-47,54
A类：
B类：
性智,智能识别,地质岩性,资源勘探,矿产勘查,油气田,矿产资源,岩性识别,RGB,高光谱图像,机器学习算法,特定领域,干针,人工神经网络,图像分类
AB值：
0.265585
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