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基于CNN-SVM和集成學(xué)習(xí)的固井質(zhì)量評價方法

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摘要： 為解決固井質(zhì)量評價問題， 提出一種基于CNN-SVM和集成學(xué)習(xí)的固井質(zhì)量評價方法. 首先， 針對DenseNet模型采取縮減網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、 增加多尺度卷積層、 嵌入卷積注意力模塊等改進(jìn)措施， 以提高模型的訓(xùn)練速度和評價準(zhǔn)確率; 其次， 利用InceptionV1模塊和擴(kuò)張卷積構(gòu)建一個模型復(fù)雜度相（剩余18556字）

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