自组织特征映射神经网络在测井岩性识别中的应用

被引：43

作者：

张治国

杨毅恒

夏立显

机构：

[1] 吉林大学综合信息矿产预测研究所

[2] 吉林大学综合信息矿产预测研究所长春

[3] 长春

来源：

地球物理学进展 | 2005年 / 02期

关键词：

自组织特征映射; 人工神经网络; 测井资料; 岩性识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631.8 [地下地球物理勘探];

学科分类号：

0818 ; 081801 ; 081802 ;

摘要：

为了解决测井岩性识别问题,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络.在说明SOFM网络的模型和算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立SOFM网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究.结果表明,识别的准确率较高,证明SOFM网络可以用于解决测井岩性识别问题,具有很好的应用前景.

引用

页码：332 / 336

页数：5

共 9 条

[1] BP神经网络在测井岩性识别中的应用 [J].