用于油水层识别的一种简化的神经计算方法

• 作者: 刘宏杰 夏克文 李昌彪 沈钧毅
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 神经计算 油水层识别 属性约简 LM方法 黄金分割法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 油藏工程
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3754.2006.03.021

摘要

在油水层识别中,单纯使用神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,为此基于属性约简和最优化原理提出一种简化的神经计算方法,主要包括基于粗糙集的样本属性约简算法,基于LM方法的稳定学习算法,以及基于黄金分割的隐含层节点数确定的优化算法等.仿真试验和实际应用表明,这种简化的神经计算方法不仅满足识别系统的精度要求,而且起到节省成本、提高处理速度等功效,在油水层识别中效果显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈钧毅	西安交通大学电子与信息工程学院	211	4319	32.0	55.0
2	夏克文	西安交通大学电子与信息工程学院	15	160	9.0	12.0
3	李昌彪	西安交通大学电子与信息工程学院	14	144	8.0	11.0
4	刘宏杰	西安交通大学电子与信息工程学院	3	54	3.0	3.0