基于再生核神经网络的断层面模型重构

• 作者: 施云惠 阮秋琦
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 再生核 断层面重构 稀疏解
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 721-724
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.06.007

摘要

为了提高勘探精度及采油效率,需要更深入地了解地质构造,因此断层面模型的重构有着重要的意义,为此提出了基于再生核神经网络的断层面重构方法.再生核源于不同学科分支,目前已成为函数逼近的重要工具.将再生核与神经网络有机地结合起来,提出一种新型的神经网络--再生核神经网络,且将网络的训练归结为求解线性方程组问题,为了建立既具有足够精度又能表现系统行为的简单模型,考虑线性方程组的稀疏解是必要的,稀疏解就是具有大量零元素的近似解.虽然稀疏解整体误差较小,但可能在一些点上的误差较大,为此提出对稀疏解的误差修正方法.将再生核神经网络应用于大庆地区的断层面模型重构,实验结果表明,本文重构的断层面与传统方法重构的断层面相比,更符合大庆地区的地质情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮秋琦	北京交通大学信息科学研究所	105	1445	20.0	32.0
2	施云惠	北京工业大学计算机学院	14	40	5.0	6.0