脉冲中子测井数据处理中用多目标遗传算法增强神经网络体的选择

已表明一个神经网络(NN)体(包括几个单个神经网络)能够改善许多测井应用中的资料解释和精度。然而，由于一个NN体的常规选择包括以人工方式确定NN体中的NN数量、单个NN结构和单个NN的加权系数，而常规选择经常涉及到一个令人乏味的训练-误差过程。选择会对没经验的用户提出问题。