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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于油氣識別的概率神經網絡算法

基于油氣識別的概率神經網絡算法

2009-06-11 | rar | 152 | 次下載 | 3積分

資料介紹

隨著我國對石油需求的逐年增加,對石油勘探技術的要求也越來越高,而測井信
號的準確識別對石油的勘探技術有著重大的意義。本文通過對測井信號的預處理,利用徑向基神經網絡的一種延伸--概率神經網絡,對測井信號進行網絡訓練,達到識別的效果。研究和實驗結果表明,本文方法對測井信號的識別有很高的準確性,實用性,運行速度快。
關鍵詞:模式識別;徑向基;概率神經網絡;儲層
Abstract:As the oil demand increased year by year, oil exploration technology requirements are also getting higher and higher, so identify the exact signal for oil exploration technology has a great significance. Based on the logging signal preconditioning, Used a kind of RBF network extension—PNN to train the logging signal to attach the clustering effect. Research and experimental results show that this method of identification on logging signals has high accuracy, practicality, run faster.
Key words:Pattern Recognition; RBF; PNN; Reservoir
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