基于量子神经网络的超深层储层评价

• 作者: 李建平 梁胜松 范友贵
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子计算 量子神经网络 储层评价 算法设计
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 2499-2505
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 5335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.12.024

摘要

为解决深层、超深层储层勘探与准确识别问题,论文提出一种基于量子BP神经网络的新方法.首先通过模拟量子受控非门的受控关系构造了量子神经元,然后将该神经元同BP算法相结合,构建出一种量子BP网络模型.针对油气田超深层储层评价问题,研究了基于量子BP网络的解决方案.结果表明,论文所设计的量子BP网络模型,对于复杂地质环境下的深层、超深层储层识别问题具有较强的适应性,在收敛速度和识别率两方面均明显优于普通BP网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建平	东北石油大学计算机与信息技术学院	20	60	4.0	7.0
2	范友贵		2	0	0.0	0.0
3	梁胜松	东北石油大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0