世界核地质科学
世界覈地質科學
세계핵지질과학
WORLD NUCLEAR GEOSCIENCE
2008年
2期
114-118
,共5页
砂岩型铀矿%自组织竞争神经网络%测井数据解释%岩性识别
砂巖型鈾礦%自組織競爭神經網絡%測井數據解釋%巖性識彆
사암형유광%자조직경쟁신경망락%측정수거해석%암성식별
详细介绍了自组织竞争人工神经网络模型结构、原理和钻孔岩性自动识别过程,给出了神经网络模型在钻孔岩性自动识别过程中的有效性实例.自组织竞争人工神经网络具有自组织能力、白适应能力和较高的容错能力;与BP算法相比较,计算量小,收敛速度快,且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别.钻孔岩性识别结果与岩心地质编录的对比试验表明,在砂岩型铀矿测井数据的解释中,应用自组织竞争人工方法可较好地完成钻孔岩性自动分类.
詳細介紹瞭自組織競爭人工神經網絡模型結構、原理和鑽孔巖性自動識彆過程,給齣瞭神經網絡模型在鑽孔巖性自動識彆過程中的有效性實例.自組織競爭人工神經網絡具有自組織能力、白適應能力和較高的容錯能力;與BP算法相比較,計算量小,收斂速度快,且不需要已知的先驗信息而自動確定分類類彆.鑽孔巖性識彆結果與巖心地質編錄的對比試驗錶明,在砂巖型鈾礦測井數據的解釋中,應用自組織競爭人工方法可較好地完成鑽孔巖性自動分類.
상세개소료자조직경쟁인공신경망락모형결구、원리화찬공암성자동식별과정,급출료신경망락모형재찬공암성자동식별과정중적유효성실례.자조직경쟁인공신경망락구유자조직능력、백괄응능력화교고적용착능력;여BP산법상비교,계산량소,수렴속도쾌,차불수요이지적선험신식이자동학정분류유별.찬공암성식별결과여암심지질편록적대비시험표명,재사암형유광측정수거적해석중,응용자조직경쟁인공방법가교호지완성찬공암성자동분류.
