基于云变换的混合计算模型在水淹层识别中的应用

• 作者: 刘凌云 许少华
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 云模型 混合计算神经网络 水淹层识别
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 字数: 3882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005504

摘要

目前为止，现有的自动判别方法难以反映定量指标和定性指标相结合的混合信息对水淹层识别的影响。因此，为提高水淹层判别的准确度，本文提出基于云变换的定量与定性混合计算神经网络模型来实现水淹层判别。一方面，利用云模型将提取测井相数据中的定性信息，保证了原始数据的完整性与客观性；另一方面，将输入信息中的定性概念通过正向标准云变换转换为量化的数值信息，保证了数据的科学性；最终将混合信息输入混合计算神经网络模型中进行判别，从而得出结论。实验证明采用基于云变换的混合计算神经网络模型对水淹层进行识别，具有精度高、速度快的特点，是水淹层识别的一种比较实用的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	东北石油大学计算机与信息技术学院	52	329	11.0	15.0
5	刘凌云	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	9	2.0	3.0