算法工程师dongab的博客

本文介绍了判断两条曲线相似度的常用方法，重点讲解了动态时间规整（DTW）算法及其应用。DTW通过非线性对齐时间轴来计算曲线间的最优路径，适合处理存在时间偏移的情况。文章提供了Python实现示例，使用fastdtw库计算两条曲线间的DTW距离，并通过可视化展示对齐路径。DTW距离越小表示曲线相似度越高，该指标广泛用于时间序列分析、模式识别等领域。示例代码包含了曲线绘制、DTW计算和结果可视化，输出DTW相似度距离为2.83。

本文复现一篇典型应用深度学习模型进行识别分类任务的论文。当然，作为计算机的学生，对这篇论文的理解会基于计算机领域角度，侧重深度学习。而论文第2部分-区域概况与测井响应特征、后文3.2节中识别结果分析，包含了大量地质资料特征分析与解释，这些专业知识是我们计算机学生不具备的，却是做交叉学科融合的同学更应该重点学习的，也是一大亮点与难点。废话不多唠，进入正题。图2.1 论文摘要部分(1) 目的解决复杂储层流体性质识别率低、严重依赖人工经验的问题，提出一种优化深度神经网络识别流体性质的方法。

灰色关联分析的目的是寻求系统中各个因素的主要关系，找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征。灰色关联分析法通过研究数据关联性大小（母序列与子特征序列之间的关联程度），通过关联度（即关联性大小）进行度量数据之间的关联程度，从而辅助决策的一种研究方法。案例选自论文《克拉玛依油田中三叠统克下组油气产能评价》石勇等人，原始数据参见论文表 1。论文摘要简述：对沉积储层特征进行详细分析，将影响油层产能的地质参数和工程参数同储层物性进行灰色关联分析，对未开采区域的油层产能进行评价。