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基于PCA-GA-BP网络的岩性识别
摘要
在地质勘探中，往往要根据油井的测井曲线数据进行储层的岩性识别。不同的测井曲线衡量了岩层的密度、声波时差等不同的地质特征，根据这些特征可以分析得到地层对应的岩性。交会图法等传统的岩性识别方法在处理一些线性不可分的数据时效果不太理想，且传统方法比较耗时耗力。随着时代的进步，人工神经网络开始为全世界的人们所关注。和传统数学方法相比，人工神经网络因其具有准确率高、省时省力的优点，可以很好地处理岩性识别的问题。BP人工神经网络是目前最成熟、应用最广泛的神经网络，而梯度下降法是最传统的BP算法。在损失函数非凸的情况下，传统方法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力不佳。并且，传统方法
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