基于小樣本訓練的智能算法在油田監(jiān)控中的應(yīng)用研究

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摘要：在油田監(jiān)控中，智能算法的應(yīng)用顯著提高了作業(yè)效率和安全性。然而，由于油田環(huán)境的特殊性，獲取大量標注數(shù)據(jù)較為困難，導致小樣本訓練成為必須解決的問題。研究在小樣本條件下訓練智能算法的方法，通過數(shù)據(jù)增強、轉(zhuǎn)移學習和元學習等技術(shù)，旨在提升算法在油田作業(yè)場景下的識別能力，并探討減少誤告警率的優(yōu)化方法。實驗結(jié)果表明，這些方法顯著提高了模型性能和魯棒性，降低了誤告警率。（剩余5257字）