| BP神经网络与模似退火法在测井解释中的应用——神经网络系列研究报告之二 |
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| 引用本文： | 周成当,袁井菊,王慎中. BP神经网络与模似退火法在测井解释中的应用——神经网络系列研究报告之二[J]. 测井技术, 1993, 0(5) |
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| 作者姓名： | 周成当 袁井菊 王慎中 |
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| 作者单位： | 江汉石油学院，江汉石油学院，江汉石油学院 |
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| 摘 要： | 本文给出多层前馈型神经网络和模拟退火法在测井解释中应用的实际效果。多层前馈型BP神经网络算法在远离极值时下降速率快,随着极小值的逼近,下降速度越来越慢、甚至易陷入局部极小空间。模拟退火算法的随机特性可在网络极值陷入极小值时能及时跳出,增加了向全局极小转化的概率。但是,此种方法工作量大。把上述两种方法结合起来能克服各自的缺点。经过实际试算证明这种新方法效果很好。
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| 关 键 词： | 测井解释 数据处理 神经网络 |
Applications of Back-Propagation (BP) Neural Networks and Simulated Annealing Algorithms to Log Interpretation |
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| Zhou Cheng dang. Applications of Back-Propagation (BP) Neural Networks and Simulated Annealing Algorithms to Log Interpretation[J]. Well Logging Technology, 1993, 0(5) |
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| Authors: | Zhou Cheng dang |
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| Affiliation: | Zhou Cheng dang |
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| Keywords: | log interpretation data processing neural networks |
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