网络和存储技术的迅猛发展,使数据的传播和积累速度不断增长。从海量数据中挖掘其背后隐减的重要信息变得极为重要,数据挖掘和知识发现技术应运而生。数据挖掘是一项应用广泛的技术,可以运用于特定的领域,如石油的勘探丌发。本文阐述了数据挖掘和知识发现技术,重点对数据预处理、基于模糊集和粗糙集的挖掘技术进行了论述和研究,并将其应用于石油勘探开发领域。 在智能信息处理中,大多要求整型或字符型的离散化数据,而实际数据往往是连续型的。本文在沃尔什变换的基础上,提出一种连续数据离散化方法。该方法不需要给定划分维数,连续数据经过沃尔什低通滤波后被划分成离散的区间,再用整数和符号标示。该方法应用于对测井曲线的离散化;将模糊集和扩展粗糙集理论应用于石油勘探领域,基本思想就是把各种测井数据、测试资料和评价结论当作测井信息系统,结合模糊集和扩展粗糙集方法挖掘不确定性决策规则,建立智能化测井识别模型,使得地层识别更加真实可靠。