利用一种有监督模糊ART人工神经网络进行测井岩性识别

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART神经网络当中,并通过引入警戒线参数的学习机制,从而构建了一种新的有监督模糊ART网络模型。该网络的警戒线参数具有自适应确定的能力。同时,结合大庆外围油田火山碎屑岩井段测井取心数据,用该网络实现了测井岩性分类当中。结果表明,该网络具有较好的容错性,对于较离散的点集有较好的聚类效果。