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摘要:
为了解决石油测井中水泥胶结质量识别误差较大的问题,采用八扇区水泥胶结测井仪进行声幅测量。仪器灵敏度变化以及泥浆对声信号的衰减所引起的误差可以综合利用首波幅度信息对其消除。通过对非线性连接权的神经网络方法的研究和阐述,克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点,使其具有3层BP网络的功能且提高了运行速度,优于统计识别方法。实验表明,前馈神经网络方法的应用可识别水泥胶结质量,识别正确率远高于相对幅度法,效果显著。
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文献信息
篇名 前馈神经网络在水泥胶结识别中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 前馈神经网络 八扇区水泥胶结测井 胶结质量
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 223-226
页数 4页 分类号 TP138
字数 2495字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.09.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尚福华 东北石油大学计算机与信息技术学院 38 65 4.0 6.0
2 曹茂俊 东北石油大学计算机与信息技术学院 17 45 4.0 6.0
3 于志东 东北石油大学计算机与信息技术学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
前馈神经网络
八扇区水泥胶结测井
胶结质量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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