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1.
刘玲 《成都理工学院学报》1994,21(4):88-92
神经网络的学习是全局优化问题,Tabu搜索是一种非常有效的求解全局优化问题的宏启发搜索策略,文章根据Tabu思想和松弛原理,提出了一种多层网络学习算法。初步实验表明该方法是有效和快速的。 相似文献
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1 研究区石油地质特征库尔勒鼻凸-草湖凹陷位于塔里木盆地东北部,受南天山构造带挤压作用的持续影响,整体呈现南升北降的构造格局震旦纪是区内第一套沉积盖层,与前震旦系浅变质的结晶基底角度不整合接触,其上与寒武系平行不整合接触;寒武纪-早奥陶世,塔里木广大地区沉积格局在震旦纪基础上继承发 相似文献
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在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上,从神经网络的机理、特点出发,探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性,并以找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,为该方法的进一步应用开拓了前景。 相似文献
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利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探工作者的重要工作。可以通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系。选取已改进的三层网络结构BP神经网络算法,在应用一个实际例子后表明,该算法的主要特点是收敛速度快、计算简单,同时还具有跳出局部最小的能力。应用此神经网络算法对某油田的二维地震数据进行了处理,提取了多种地震属性,并在井位置建立了地震属性与密度曲线的非线性关系,成功预测了剖面密度曲线,为了解储层状况提供了有益的资料。 相似文献
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王铮 《物探化探计算技术》2007,29(3):249-252
神经网络在地质、油气储层方面有着极其广泛的应用,但是神经网络的结构不仅直接影响到网络性能的优劣,而且较大的影响了其现实应用的效果。这里尝试着将与重置算法相结合的BP神经网络应用于油气储层预测方面,并证实重置神经网络具有更好的应用前景和现实意义。 相似文献
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勘察陆域天然气水合物的过程中,会产生大量的地质、地球物理和地球化学资料,将这些数据资料与数学方法有机结合,建立起综合信息预测模型对寻找水合物具有重要意义。笔者选取木里地区为主要研究区域,综合区内勘查已获得的地质、地球物理和地球化学数据,分析和提取了对水合物成藏有利的特征,给出了相应的预测变量转化规则。采用BP神经网络这种非线性预测方法进行成藏预测研究,并对结果进行对比评估。结果显示,钻遇水合物的钻井与预测得到的高有利度区吻合,未遇水合物的钻井基本落于低有利度区,算法有效实用,建立的转换规则切实可行。 相似文献
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基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。 相似文献
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砂土地震液化的神经网络预测 总被引:5,自引:0,他引:5
在简要分析BP算法的基础上,应用BP网络的理论与方法,选取砂土的平均粒径(d50/mm)、相对密度(Dr/%)、标准贯入击数(N63.5/击)、上覆有效应力(σv/kPa)、地震烈度(I0)作为指标,预测砂土在地震作用下液化的可能性,取得了较好的预测效果。 相似文献
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岩溶地面塌陷神经网络预测 总被引:10,自引:1,他引:10
应用神经网络理论的原理 ,通过对收集到的岩溶地面塌陷实例进行学习 ,建立了岩溶地面塌陷评价及预测模型 ,对某市岩溶地面塌陷进行预测。结果表明 ,神经网络方法具有精度高、收敛速度快、容错能力强等特点 ,在岩溶地面塌陷研究中具有广阔的应用前景 相似文献
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区域稳定性的神经网络分区评价 总被引:4,自引:0,他引:4
以黄河黑山峡河段区域稳定性研究为例 ,本文系统地提出了区域稳定性的神经网络分区评价的程序与方法。结果表明 ,这一评价方法比其他方法更简洁 ,也更准确 相似文献
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FORECAST OF PREFERRED FAULT BASED ON NEURAL NETWORK 总被引:10,自引:2,他引:8
基于优势面区域稳定性评价理论和人工神经网络 (ANN)的原理和方法 ,探讨了基于 ANN的优势断裂预报神经网络算法及模型 ,并结合实例检验表明应用反传 (BP)神经网络模型判定优势断裂的新方法是有效的 ,且取得了理想的结果。 相似文献
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BP神经网络识别塔北低阻油气层 总被引:11,自引:1,他引:10
简要介绍了塔北低阻油气层岩性剖面、低阻油气层地球物理测井曲线特征,分析了塔北地区低阻油气储层成因,重点论述BP人工神经网络识别油气层、油水同层、水层和干层的方法原理.识别实例表明,BP人工神经网络识别低阻油(气)、水层的结果与实际相符,明显地提高了测井的解释精度. 相似文献
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滑坡的位移是由多种因素影响的复杂非线性问题。滑坡位移的预测一直是滑坡研究中的重点与难点。位移预测对于分析滑坡的发展趋势具有重要的作用。本文采用小波理论与人工神经网络理论,对滑坡位移进行预测研究。由于滑坡的位移包括一定的偶然因素,如降雨等不定因素,对滑坡位移的预测存在一定的干扰作用。故本文采用小波理论对滑坡位移进行降噪,提取数据中的有用部分。将降噪后的数据采用人工神经网络进行滑坡位移的预测。由数据结果可见,滑坡预测位移与真实位移间的误差为2%~3%,预测结果好,证明本文所用方法能较好的运用到滑坡位移的预测中。 相似文献
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BP网络的改进及模拟退火神经网络在地学中应用 总被引:11,自引:0,他引:11
本文针对BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了改进方案。还引进了模拟退火理论,将模拟退火算法与BP神经网络计算方法结合,并通过对正弦函数岩性识别及跨孔地震层析成象的试验,证明模拟退火BP算法是有效的、大范围收敛的。而且,具有良好的收敛速度和很高的精确度。 相似文献