测井岩性的非线性动态辨识新方法及应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 郭健1; 龚静2; 余飞2 |
| 刊名 | 解放军理工大学学报(自然科学版)
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| 出版日期 | 2009 |
| 期号 | 05页码:452-455 |
| 关键词 | 逃逸微粒群算法 测井参数 岩性识别 Elman神经网络 |
| ISSN号 | 1009-3443 |
| 英文摘要 | 由于岩性测井曲线分布具有模糊性,在对岩性进行划分时会出现较大的困难。为了准确分析测井响应曲线,将逃逸微粒群算法与E lm an反馈神经网络进行有机结合,形成了EPSO-NN混合算法,并构建了基于"EPSO-NN"的非线性动态识别系统,用于测井岩性的自适应识别。工程实例结果表明,该系统在岩性识别上是可行的、有效的,同样也完全可以用于岩相、沉积微相识别、矿床预测及矿物岩石分类地质方面的研究。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://119.78.100.198/handle/2S6PX9GI/11041]  |
| 专题 | 岩土力学所知识全产出_期刊论文 |
| 作者单位 | 1.武汉工业学院土木工程与建筑学院; 2.中国科学院武汉岩土力学研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭健,龚静,余飞. 测井岩性的非线性动态辨识新方法及应用[J]. 解放军理工大学学报(自然科学版),2009(05):452-455. |
| APA | 郭健,龚静,&余飞.(2009).测井岩性的非线性动态辨识新方法及应用.解放军理工大学学报(自然科学版)(05),452-455. |
| MLA | 郭健,et al."测井岩性的非线性动态辨识新方法及应用".解放军理工大学学报(自然科学版) .05(2009):452-455. |
入库方式： OAI收割
来源：武汉岩土力学研究所
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