【摘 要】
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在介绍混沌的基本理论的基础上,本文首先把基于混沌退火的Hopfield神经网络作为研究对象,然后把它作为一种工具应用到了储层预测中.文章主要阐述混沌退火过程中逆分岔的形成,
【出 处】
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石油大学(华东) 中国石油大学(华东)
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在介绍混沌的基本理论的基础上,本文首先把基于混沌退火的Hopfield神经网络作为研究对象,然后把它作为一种工具应用到了储层预测中.文章主要阐述混沌退火过程中逆分岔的形成,混沌退火如何熔入Hopfield网络,以及这种逆分岔对Hopfield网络运行的作用;提出了一套完整的混沌退火聚类策略:混沌神经元标定、先验信息约束以及混沌退火搜索等.通过对目标层和剖面地震相的分析,混沌神经网络显示出了很大的优势.在实际数据运算中,本文对各种约束条件下的混沌Hopfield网络地震相分析作了试验性探讨,得到了有意义的结论.
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