基于脉冲耦合神经网络的地震多属性融合方法

• 作者: 周晶晶 张萍 彭真明 李全忠
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 地震属性 模型简化 融合
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 316-321
• 分类号: P631
• 语种: 中文

摘要

针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的地震多属性融合方法:通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合数据输出,从而实现了地震多属性的融合.该方法简捷、计算效率高、融合效果好.通过川东北地区多种属性切片数据的应用验证了该方法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张萍	电子科技大学光电信息学院	50	407	11.0	17.0
2	彭真明	电子科技大学光电信息学院	67	1103	20.0	30.0
3	周晶晶		4	30	3.0	4.0
4	李全忠	电子科技大学光电信息学院	2	45	2.0	2.0