基于神经网络的两种岩性识别方法的研究

摘要：

利用测井资料进行岩性识别,对于储层评价具有重要意义.采用概率神经网络(PNN)和自组织特征映射神经网络(SOM)的模式识别方法,分别建立测井岩性识别模型,并利用该模型对样本进行预测.仿真结果表明,该模型用于岩性识别具有预测精度高,易收敛和自动聚类等特点,对于岩性类别的划分是准确和可靠的,为相关领域的研究提供了新的方法.

关键词：自组织特征映射神经网络、概率神经网络、岩性识别、预测

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：136-138,141