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基于构造性神经网络的石油测井解释方法
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摘要
为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法——级联算法CCA及其在石油工程中的应用。采用该算法进行了储层参数预测的研究,通过与BP神经网络的研究结果进行比较,进一步体现出构造性神经网络的优越性。
作者
纪福全
程国建
刘淑英
机构地区
西安石油大学计算机学院
出处
《电子技术应用》
北大核心
2007年第4期121-123,共3页
Application of Electronic Technique
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:40572082)
关键词
构造性神经网络
BP算法
级联算法
石油测井
储层参数
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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电子技术应用
2007年 第4期
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