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101.
应用CP网络进行岩性识别 总被引:2,自引:3,他引:2
为通过测井解决岩性识别问题,引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP(Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上,结合某油田的实际测井资料,进行了CP网络识别研究。应用结果表明:CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论:CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题,具有广阔的应用前景。 相似文献
102.
成矿系统与矿化网络研究 总被引:15,自引:2,他引:15
成矿系统研究体现了系统观和历史观的结合,是现代矿床学的一个发展趋势,本文简要总结了成矿系统及演化论的几个要点,即(1)按构造动力体制划分成矿系统大类;(2)我因耦合,临界转换的成矿作用机理;(3)矿床系列和异常系列构成的矿化网络;(4)矿床形成-变化-保存的演变过程,在此基础上,作者提出矿化网络是在一个成矿系统中形成的诸类矿床和相关异常的时空分布和结构,它是成矿系统的具体内容的表达。对成矿系统的深入研究应从矿化网络入手,着重在以下几个方面;(1)各类矿床的发育程度;(3)各类矿床的空间关系;(3)各类矿床的时间关系;(4)各类矿床的成因联系;(5)各类矿床被改造的情况。这些都是矿床学和找矿预测研究的基础内容。 相似文献
103.
104.
105.
边银菊 《地震学报(英文版)》2002,15(5):540-549
Introduction Artificial Neural Network (ANN) is an important branch of artificial intelligence. It is proposed on the foundation of the study on modern neural science, is a man-made network that can implement some functions based on the mans comprehensive understanding for cerebral neural network (HAN, WANG, 1997). ANN is a mathematical model of simplified human brain neural network and is used to simulate the structures and functions of human brain neural network. ANN is a complex netw… 相似文献
106.
Introduction The azimuth and slowness are two major features of seismic signals. The accurate estimation of them is quite important for both phase identification and event location. Generally, there are two types of seismic stations, i.e. 3-component stations (3C) and arrays. To estimate the two direc-tional parameters, the polarization analysis (Jurkevics, 1988) is commonly used for 3C stations and the frequency-wavenumber spectrum analysis ( f-k) (Capon, 1969; Kvaerna, Doornbos, 1986) is … 相似文献
107.
Fuzzy neural network models for liquefaction prediction 总被引:1,自引:0,他引:1
Integrated fuzzy neural network models are developed for the assessment of liquefaction potential of a site. The models are trained with large databases of liquefaction case histories. A two-stage training algorithm is used to develop a fuzzy neural network model. In the preliminary training stage, the training case histories are used to determine initial network parameters. In the final training stage, the training case histories are processed one by one to develop membership functions for the network parameters. During the testing phase, input variables are described in linguistic terms such as ‘high’ and ‘low’. The prediction is made in terms of a liquefaction index representing the degree of liquefaction described in fuzzy terms such as ‘highly likely’, ‘likely’, or ‘unlikely’. The results from the model are compared with actual field observations and misclassified cases are identified. The models are found to have good predictive ability and are expected to be very useful for a preliminary evaluation of liquefaction potential of a site for which the input parameters are not well defined. 相似文献
108.
JIANG Guorong ZHANG Ren SHA Wenyu YAN Junyue YAO Huadong 《Acta Meteorologica Sinica》2002,16(1):123-132
In the context of tower measured radiation datasets.following the correction principle meeting a diagnostic equation in data quality control and in terms of a technique for model construction on data and ANN (artificial neural network) retrieval for BP correction of radiation measurements with rough errors available,a BP model is presented.Evidence suggests that the developed model works well and is superior to a convenient multivariate linear regression model,indicating its wide applications. 相似文献
109.
110.