神经网络结构风险最小油气预测

• 作者: 刘洪 张向君 李幼铭
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 结构风险最小 串行训练 预测误差
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2002.01.015

摘要

本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理,从理论上给出了神经网络的结构设计方法和实现过程.该方法能自适应地扩展神经网络的容量,从而完成网络的结构设计,并且在有限样本的情况下,最大限度地提高网络的训练精度和泛化能力,进而提高神经网络预测结果的可靠性.此外,文中给出了本文方法在吉林油田开发区块储层油气检测的应用实例,效果很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李幼铭	中国科学院地质与地球物理研究所	72	2571	26.0	49.0
2	刘洪	中国科学院地质与地球物理研究所	172	4283	35.0	56.0
3	张向君	中国科学院地质与地球物理研究所	3	22	2.0	3.0