最小曲率神经网络在油气预测中的应用

在应用地球物理领域中，人工神经网络在模式识别和油气预测方面得到了较好地应用。前向网络的重要特性是能够总结、归纳已知样本隐含的函数关系。然而其推广性能有待进一步研究。为此，本文强调了这个问题的重要性并提出了改善网络推广性能的技术：就是在网络的学习过程中，不仅使总误差下降，还尽可能使建立的“隐函数”平滑，并扭曲率表征隐函数的平滑程度。计算实例表明。本文的其法可以明显地改善网络的推广性能。最后给出了用该技术进行油气预测的应用实例。