油气识别的模糊聚类与遗传神经网络技术

• 作者: 凌立苏 李铁军 李雪彬 王国斌 贺建
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 遗传算法 RBF神经网络 目标函数 油气识别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 石油地质
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TE121
• 字数: 3208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/J.ISSN.1000-3754.2014.02.007

摘要

为了解决遗传BP神经网络在储层油气识别中存在的问题,采用改进的遗传算法优化了RBF网络的连接权值及结构,不仅解决了神经网络易陷入局部最优的问题,而且提高了网络的泛化性能.针对储层性质差别大会影响油气识别精度的问题,给出基于马氏距离的模糊聚类方法,对原样本空间按储层性质聚类得到了新的样本空间,并以常规测井和录井资料作为网络的输入参数进行了油气识别.通过样本的聚类处理,提高了遗传神经网络映射的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李铁军	西南石油大学理学院	20	158	7.0	12.0
2	李雪彬		9	44	5.0	6.0
3	贺建	西南石油大学理学院	16	88	4.0	8.0
4	凌立苏		6	51	4.0	6.0
5	王国斌		7	66	4.0	7.0