基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究.pdfVIP

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2017-07-12 发布于天津
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基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究.pdf

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基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究.pdf

开发研究与设计技术本栏目责任编辑谢媛媛 : 基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究王家华李志勇周冠武 , , 西安石油大学计算机学院陕西西安 ( , ) 710065 摘要介绍了自组织竞争网络和自组织影射网络的原理对自组织竞争网络和自组织影射网络的优缺点进行了比较采用大庆的油 : , 。气层数据建立网络模型对网络结构的参数进行了优化并对输入样本进行了聚类分析数据分析表明自组织竞争网络和自组织影射网络 , 。都有较好的聚类结果自组织竞争网络较自组织影射网络方法识别出的结果更客观可靠是油气层识别的一种有效方法。 , , 关键词自组织竞争网络神经网络自组织特征影射神经网络油气层识别 : ; ; 中图分类号: 文献标识码: 文章编号: TP399 A 1009-3044(2006)35-0119-03 OilGasFormationIdentificationBasedonSelf-OrganizationNeuralNetworkofMatlab WANGJia-hua,LIZhi-yong,ZHOUGuan-wu ’ ’ (SchoolofComputerScience,XianShiyouUniversity,Xian710065,China) Abstract:Thetheoryofself-organizationneuralnetworkisintroduced.Theadvantageanddisadvantageofself-organizationcompetitive neuralnetworkandself-organizationmappingneuralnetworkarecompared.weoptimizetheparameterofnetstructureandmakethecluster analysisofinputsample.Oil-gasdataofDaqingisusedtobuildnetworkmodel.Theparametersofnetworkstructureareoptimized,andthe clusteranalysisofinputsampleismade.Theresultofdataanalysisshowsthatthemethodofself-organizationcompetitiveneuralnetworkand self-organizationmappingneuralnetworkisobjectiveandreliability.Thisnetworkisprovedtobeaneffectivemethodtoimproveabilityofoil gasformationidentification. Keywords:self-organizationcompetitiveneuralnetwork;self-organization