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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。
基于构造性神经网络的石油测井解释方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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西安石油大学计算机学院
【出 处】
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电子技术应用
【发表日期】
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2007年4期
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