最小二乘支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的模式识别方法。与传统统计学相比，它能有效解决有限样本、非线性、高维数模型的建立问题，而且建立的模型具有很好的预测性能。岩性识别本质是解决分类问题，本文基于最小二乘支持向量机解决分类问题的优势，首先用GR、CNL、DEN、AC、 RLLD等常规测井曲线数据建立样本空间;然后通过耦合模拟退火和交叉验证的方法寻找最佳参数，优化最小二乘支持向量机分类器;最后建立了最小二乘支持向量机岩性识别模型。通过取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定，确定辽河盆地40口井315m井
