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《北京石油化工学院学报》 2008年03期
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基于主成分分析的BP神经网络在岩性识别中的应用

张国英  王娜娜  张润生  马兵胜  
【摘要】:提出一种将主成分分析和BP神经网络相结合的方法对测井资料进行岩性识别。首先将原始测井数据进行主成分分析,分析结果作为PCA-BP神经网络的学习样本进行训练,建立测井解释的PCA-BP神经网络岩性识别模型,并用该模型对测试样本进行识别。结果表明该方法同传统的BP神经网络相比,不仅简化了网络结构(网络的输入神经元个数由5个减少为2个),网络收敛速度也加快了21%,而且识别的准确率提高了25%。
【作者单位】北京石油化工学院;山西省自动化研究所;
【分类号】:P631.81;TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
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