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为了克服常规BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足,我们引入了补偿模糊神经网络.它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定,将其用于储层参数预测效果良好.
补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用
【摘 要】
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为了克服常规BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足,我们引入了补偿模糊神经网络.它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向
【机 构】
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成都理工大学信息工程学院
【出 处】
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物探化探计算技术
【发表日期】
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2002年2期
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