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研究者提出半监督回归框架CoGameReg
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AI 综述
2026年10月，研究者提出了名为CoGameReg的合作博弈协同半监督回归框架，主要用于地震储层属性预测。该框架通过异构回归器的贡献加权预测构建共享伪标签，利用Tri-Game Shapley机制估计非负回归器权重，并结合局部k近邻误差削减准则筛选候选伪标签。测试结果表明，该框架在2.5%有标签数据比例下优势最为显著；在油田盲井含水饱和度的实际应用中，取得了四种方法中最高的0.8265 Pearson相关系数。
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最新进展10月12日 12:00
研究者提出地震储层预测框架CoGameReg，盲井含水饱和度预测相关系数达0.8265。报道时间线
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10月12日
- arXiv 机器学习CoGameReg：基于合作博弈的地震储层属性预测协同半监督回归框架
CoGameReg 是一种用于地震储层属性预测的合作博弈协同半监督回归框架，通过异构回归器的贡献加权预测构建共享伪标签。该框架利用 Tri-Game Shapley 机制估计非负回归器权重，并结合局部 k 近邻误差削减准则筛选候选伪标签。测试显示其在 2.5% 有标签数据比例下优势最显著，并在油田盲井含水饱和度应用中取得了四种方法中最高的 0.8265 Pearson 相关系数。
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