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  ·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種巖性識別方法的研究


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利用測井資料實(shí)現(xiàn)巖性識別對于儲層評價具有重要意義,采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( PNN) 和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOM) 的模式識別方法,分別建立測井巖性識別模型,并利用該模型對樣本進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,建立的模型用于巖性識別具有預(yù)測精度高、易收斂和自動聚類等特點(diǎn),對于巖性類別的劃分是準(zhǔn)確和可靠的,為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新方法。
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