基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝识别

• 作者: 吴江 张德同 张龙
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 天然裂缝识别 粗糙集 BP神经网络 智能识别
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 41-43,46
• 页数: 4页
• 分类号: TPL83
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.11.011

摘要

研究粗糙集理论和BP神经网络算法,以及如何结合两者构建天然裂缝智能识别的应用.选取与天然裂缝发育有关的测井曲线作为样本集,先用粗糙集理论约简样本信息,然后采用BP神经网络识别天然裂缝.给出了基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝智能识别的设计方案,通过长庆油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法效果显著.粗糙集有效地约简样本信息,BP神经网络很好地识别天然裂缝,故基于粗糙集和神经网络的智能识别方法切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴江	西北大学信息科学与技术学院	40	487	13.0	20.0
2	张龙	西北大学信息科学与技术学院	40	213	9.0	13.0
3	张德同	西北大学信息科学与技术学院	13	92	6.0	9.0