基于构造性神经网络的石油测井解释方法
所屬分類：技术论文
上傳者：aet
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文檔介紹：为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点，研究了一种构造性神经网络学习算法——级联算法CCA及其在石油工程中的应用。采用该算法进行了储层参数预测的研究，通过与BP神经网络的研究结果进行比较，进一步体现出构造性神经网络的优越性。
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