应用科技
應用科技
응용과기
YING YONG KE JI
2003年
3期
39-41
,共3页
多级分类器%神经网络%沉积相识别%差错累积
多級分類器%神經網絡%沉積相識彆%差錯纍積
다급분류기%신경망락%침적상식별%차착루적
由于油层沉积特性本身的多样性和复杂性,造成了沉积相各类别之间测井曲线形态差异较小,这无疑增加了识别难度.针对这一问题,给出了一种新的沉积相识别方法.该方法通过将神经网络和多级分类器相结合,有效地提高了识别精度.最后用实例验证了该方法的正确性.
由于油層沉積特性本身的多樣性和複雜性,造成瞭沉積相各類彆之間測井麯線形態差異較小,這無疑增加瞭識彆難度.針對這一問題,給齣瞭一種新的沉積相識彆方法.該方法通過將神經網絡和多級分類器相結閤,有效地提高瞭識彆精度.最後用實例驗證瞭該方法的正確性.
유우유층침적특성본신적다양성화복잡성,조성료침적상각유별지간측정곡선형태차이교소,저무의증가료식별난도.침대저일문제,급출료일충신적침적상식별방법.해방법통과장신경망락화다급분류기상결합,유효지제고료식별정도.최후용실례험증료해방법적정학성.
