【摘 要】
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针对岩性识别中传统方法识别率低且信息冗余的问题,建立PCA-SVM（主成分分析与支持向量机组合）岩性识别模型,即先利用主成分分析（PCA）进行参数处理,整合冗余,降低维数,后将处理得
【机 构】
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针对岩性识别中传统方法识别率低且信息冗余的问题,建立PCA-SVM（主成分分析与支持向量机组合）岩性识别模型,即先利用主成分分析（PCA）进行参数处理,整合冗余,降低维数,后将处理得到的主成分作为支持向量机（SVM）测量模型输入的分类方法。在此过程中,优化主成分分析和支持向量机的参数,使模型具有较高的训练精度。结果表明,与传统的基于主成分分析的判别分析方法相比,预测结果与实际结果相比具有较好的一致性,识别准确率达100%。
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