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用正则化神经网络预测储层渗透率
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摘要
本文详细的讨论了在油气勘探领域应用最多的前馈型神经网络方法。针对前馈型神经网络所用的传统误差反传算法不足,提出正则化方法。该方法通过贝叶斯方法近似训练样本的真实分布,自动调节正则化参数。文章用神经网络拟合函数和用神经网络根据测井曲线预测储层渗透率,并对传统方法和正则化化方法作了比较,验证了正则化方法能有效地减小网络权值,提高网络的推广性能。
作者
姬战怀
张群会
机构地区
西安科技大学基础部
西安科技大学计算机系
出处
《煤矿现代化》
2006年第4期43-45,共3页
Coal Mine Modernization
关键词
多层前馈型神经网络
正则化算法
渗透率
测井曲线
储层参数
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TQ336.1 [化学工程—橡胶工业]
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煤矿现代化
2006年 第4期
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