摘要/Abstract

摘要： 本文使用遗传算法对传统神经网络的拓扑结构、权值和阈值进行优化,提出了基于遗传神经网络优化方法的测井曲线重构技术,可克服传统神经网络方法易陷入局部最小值的缺点.以声波测井曲线的重构为例,确定遗传神经网络有关参数并分析其重构效果.为了验证方法的有效性,分别对声波曲线、电阻率曲线和自然伽马曲线进行了重构,结果表明,遗传神经网络的曲线的重构结果要优于传统神经网络.因此,基于遗传神经网络的测井曲线重构具有较好的精度和实用性.


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