论文摘要
为提高页岩的岩性识别精度,首先针对测井曲线连续变化、突变频繁的信号特征,利用脊波变换作为过程神经元的激励函数,提出一种脊波过程神经网络模型;其次通过Ada Boost的动态调整机制迭代调整模型和样本集权重,利用多个弱分类器的线性加权构建强分类器;最后为提高AdaBoost中的每个脊波过程神经网络模型的学习速度,提出一种基于满秩分解的极限学习算法,通过Moore-Penrose广义逆求解隐层输出权值。仿真实验以A区的B1井和B2井为例进行岩性识别,通过对比分析验证方法的有效性,识别效果优于其他过程神经网络模型,准确率最高可达90%左右。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘志刚,许少华,肖佃师,杜娟
关键词: 极限学习,广义逆,岩性识别,过程神经网络,脊波变换
来源: 电子科技大学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 东北石油大学计算机与信息技术学院,山东科技大学计算机科学与工程学院,中国石油大学(华东)非常规油气与新能源研究院
基金: 国家自然科学基金(61170132,41330313),黑龙江省自然科学基金(F2015021)
分类号: TE151;TP18
页码: 110-116
总页数: 7
文件大小: 851K
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