BP神经网络对固井信号分类能力的研究

本文研究了BP神经网络对固井信号的分类能力．首先应用理论框模型分析了不同层状介质结构的回波，并系统深入地研究了层状介质物理参数的变化对BP神经网络分类的影响。理论研究结果表明，当各层介质参数在一定范围内变化时，不影响网络的正确分类，即BP神经网络对固井信号分类具有很强的Robust性。本文也给出了对实际困井信号的分类结果，其正确识别率在叨％以上。该研究结果反映出BP神经网络具有很强的信号分类能力，对将其用于固并信号分类的工程实际有重要价值。