混沌退火Hopfield网络及其在储层聚类分析中的应用

• 作者: 张军华 王永刚 章多荣 赵勇 陆文志
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield网络 混沌神经元 退火 砂砾岩 聚类分析
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 油储地球物理
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 2676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2006.02.002

摘要

将一种基于混沌退火的Hopfield神经网络(ACHN)应用到储层聚类分析中.这里主要阐述了ACHN聚类的基本原理、混沌神经元的标定、ACHN聚类的策略、先验信息的约束以及混沌退火搜索.实际砂砾岩储层聚类分析表明:这种网络能克服普通Hopfield网络陷入局部最优的不足,得到更准确、精细的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永刚	中国石油大学地球资源与信息学院	37	472	12.0	21.0
2	张军华	中国石油大学地球资源与信息学院	22	306	9.0	17.0
3	章多荣	中国石油大学地球资源与信息学院	4	9	2.0	3.0
4	陆文志	中国石油大学地球资源与信息学院	3	7	1.0	2.0