BP神经网络在铀矿测井解释中的应用

• 作者: 周蓉生 祖秀兰 马英杰
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 神经网络 测井解释 学习样本 岩性识别 孔隙度
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 所属期刊栏目: 测井应用
• 页码范围: 308-310
• 页数: 3页
• 分类号: TE1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2001.04.016

摘要

应用人工神经网络对铀矿测井解释中岩性识别和孔隙度预测等问题进行了研究.采用了一种改进的BP算法,其方法具有收敛速度快、避免网络陷入局部最小和出现振荡现象、优化网络结构等优点.提出了一种基于统计的学习样本生成方法,使样本生成问题规范化.使用该方法生成的样本真实可靠,具有代表性,可大大提高样本质量.实际应用网络进行岩性识别和孔隙度预测,取得了令人满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祖秀兰		8	26	3.0	4.0
2	周蓉生		3	15	2.0	3.0
3	马英杰		2	8	1.0	2.0