一种基于神经网络的沉积相识别方法

• 作者: 郭曦榕 黄地龙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络(ANN) 沉积微相解释 模式识别 反向传播算法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 132-134
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.03.048

摘要

将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于对测井曲线进行单井划相,加快了划相速度,大大提高了工作效率.根据某地区的河流微相特征标志,给出了一种基于神经网络的沉积相识别方法.神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭曦榕	成都理工大学信息工程学院计算机工程系	5	66	3.0	5.0
2	黄地龙	成都理工大学信息工程学院计算机工程系	52	755	11.0	26.0