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提出了基于分析三维地震数据的粗糙集(RS)—神经网络(NN)技术,预测采区断层和煤层厚度变化。利用粗糙集对地震数据中所包含的大量干扰数据进行约简,生成低噪音数据;将约简后的数据输入神经网络进行训练获得断层识别和煤层厚度预测。实际数据验证表明,该方法具有较高的精度。
粗糙集与神经网络技术预测煤厚及小断层的方法
【摘 要】
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提出了基于分析三维地震数据的粗糙集(RS)—神经网络(NN)技术,预测采区断层和煤层厚度变化。利用粗糙集对地震数据中所包含的大量干扰数据进行约简,生成低噪音数据;将约简后的数据输入神经网络进行训练获得断层识别和煤层厚度预测。实际数据验证表明,该方法具有较高的精度。
【机 构】
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中国矿业大学计算机学院,中国矿业大学资源与地球科学学院
【出 处】
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煤田地质与勘探
【发表日期】
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2010年03期
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