应用自组织神经网络进行自动地层划分的设计与实现

• 作者: 张学工 李衍达 阎辉
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 自组织 Kohhonen网络 测井 地层划分
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 309-313
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2000.03.014

摘要

本文针对多井对比中的地层划分问题,提出了利用自组织神经网络进行地层划分的解决办法.该方法利用未分层井段的测井信号,结合自组织神经网络的自适应算法对测井信号进行反复学习,最终得到样本空间的分类结果.该方法不仅可以针对每一口井的测井信号进行处理,而且可以将某一口井的学习结果进行保留,用于其它井测井信号进行分类的分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎辉	清学大学智能技术与系统国家重点实验室	1	5	1.0	1.0
2	张学工	清学大学智能技术与系统国家重点实验室	1	5	1.0	1.0
3	李衍达	清学大学智能技术与系统国家重点实验室	1	5	1.0	1.0