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BP人工神经网络在岩性识别上的应用

摘要

通过测井曲线进行岩性识别是油气探测、地质勘查中的重要手段。不同的测井曲线测量了岩层的密度、声波时差等不同地质特征，根据这些特征可以分析得到地层对应的岩性、油性。传统的岩性识别方法或准确率不合要求，或耗时耗力。随着计算机科学技术的发展，人工神经网络开始受到人们的关注。和传统数学方法相比，人工神经网络具有高效、节省人力物力的特点，因此受到人们的青睐。常规方法受到数据线性可分的限制，如果样本为线性不可分的复杂样本，这种方法将失去意义。相反，神经网络在解决线性不可分的问题上有自己的优势。它以其分布处理、自学习、自组织、高度非线性和容错能力，为有效的利用测井信