| RPROP算法在测井岩性识别中的应用 |
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| 引用本文： | 张治国,杨毅恒,夏立显.RPROP算法在测井岩性识别中的应用[J].吉林大学学报(地球科学版),2005,35(3):389-393. |
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| 作者姓名： | 张治国 杨毅恒 夏立显 |
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| 作者单位： | 吉林大学 综合信息矿产预测研究所，吉林 长春 130026 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 为了更好地解决测井岩性识别问题，引入一种快速实用的BP算法--Resilient Backpropagation (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上，结合某地的实际测井资料，建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型，进行岩性识别的应用研究。结果表明，应用RPROP算法进行测井资料岩性识别，识别的准确率较高，与基本BP算法及其一些改进算法相比，训练速度快，具有很好的应用前景。
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| 关 键 词： | RPROP算法 BP神经网络 测井资料 岩性识别 |
| 文章编号： | 1671-5888(2005)03-0389-05 |
| 收稿时间： | 2004-07-08 |
| 修稿时间： | 2004年7月8日 |
Application of RPROP Algorithm to Well Logging Lithologic Identification |
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| ZHANG Zhi-guo,YANG Yi-heng,XIA Li-xian.Application of RPROP Algorithm to Well Logging Lithologic Identification[J].Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition,2005,35(3):389-393. |
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| Authors: | ZHANG Zhi-guo YANG Yi-heng XIA Li-xian |
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| Institution: | Institute of Mineral Resources Prediction of Synthetic Information, Jilin University, Changchun 130026,China |
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| Abstract: | A fast and practical backpropagation algorithmresilient backpropagation (RPROP) has been introduced to better solve lithologic identification problems using well logging data. A backpropagation neural network model of lithologic identification based on the RPROP algorithm is established to study a real well logging data. The results indicate that the accuracy of identification is high and the RPROP algorithm is fast and practical compared with conventional backpropagation algorithm and some other modified backpropagation algorithm. |
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| Keywords: | resilient backpropagation(RPROP) algorithm backpropagation neural network logging data lithologic identification |
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