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基于人工神经网络的岩性识别方法 被引量:3

Lithology identification based on artificial neural networks
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摘要 从神经网络的机理、特点出发,探讨了采用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性,并以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,为该方法的进一步应用开拓了前景。 Starting with the mechanism and characteristics of neural networks, the authors discussed the risibility and superior to identify the lithology with artificial neural networks. Lithology identification of the third lithological member (the main set of uranium ore body occuring) of Shihongtan uranium deposit with this methods are consistent with real documentation, which indicate that the new method is practical on lithology identification for sandstone and can be used in uranium resource prospecting and exploration.
机构地区 核工业
出处 《铀矿地质》 CAS CSCD 2009年第4期236-239,256,共5页 Uranium Geology
关键词 人工神经网络 B—P算法 样本 岩性识别 artificial neural networks B-P algorithm sample lithology identification
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Hammerstrom D.Working with neural networks[J].IEEE Spectrum,1993.46~53.
  • 2AL-Kaabih A U,Lee W J.Using artificial neural networks to identify the well test interpretation model[J].SPE Formation Evaluation Journal,1993.233~240.
  • 3黄得双.神经网络模式识别系统理论[M].北京:电子工业出版社,1996.
  • 4邓小卫,赵军辉,等.测井资料自动化处理解释系统应用研究[R].核工业203研究所,2005.

共引文献7

同被引文献40

引证文献3

二级引证文献40

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