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题名构造性神经网络在测井岩性识别中的应用
被引量:6
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作者
纪福全
程国建
王潇潇
朱战立
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机构
西安石油大学计算机学院
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出处
《石油矿场机械》
2007年第4期52-55,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目"油藏模拟的混合软计算系统理论与使用方法研究"(编号:40572082)
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文摘
测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、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(Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法)及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。
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关键词
构造性神经网络
BP算法
级联算法
测井
岩性识别
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Keywords
constructive neural network
BP algorithm
Cascade Correlation algorithm
oil well-log
lithology identification
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分类号
TE19
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名基于构造性神经网络的石油测井解释方法
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作者
纪福全
程国建
刘淑英
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机构
西安石油大学计算机学院
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2007年第4期121-123,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:40572082)
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文摘
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。
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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
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种可做特殊用途的字符串匹配算法
被引量:2
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作者
纪福全
朱战立
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机构
西安石油大学计算机学院
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出处
《计算机与信息技术》
2006年第8期81-82,85,共3页
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文摘
现有的字符串匹配算法按照模式串从左至右或从右至左的顺序匹配,都是直接进行比较,本文提出了一种可做特殊用途的字符串匹配算法——ZZL算法。对于频繁使用的要匹配的主串和模式串来说,ZZL算法的匹配速度会非常快。
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关键词
字符串
模式匹配
算法
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分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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