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应用自组织神经网络划分地震微相 |
刘力辉, 杨梦岩, 熊金良, 姚江波, 常德双 |
大港石油管理局物探公司 |
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摘要 目前,利用神经网络划分地震微相的方法可以归纳为两大类:一类是监督型模式识别;另一类是非监督型模式识别。当样本资料不足或不具代表性时,采用监督型模式识别容易造成强行分类而导致错误结论。以Kohonen网络为代表的非监督型模式识别的缺陷是:①不能动态聚类;②输入模式动态范围较大时,量值小的模式不易识别;③最终炎别关系亲近程度不清。本文对非监督型模式识别作了改进,应用改进后的识别方法,可以实现由细到粗的类别动态系类,而且最终类别间亲近关系也非常明显。
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关键词 :
自组织神经网络,
模式识别,
地震相,
动态聚类
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收稿日期: 1995-09-05
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作者简介: 刘力辉:工程师,1966年生,1988年毕业于石油大学物探专业,发表过两篇学术论文。现在大港油田物探公司从事地展资料解释和方法研究工作。目前在石油大学(北京)攻读硕士学位。 |
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