【摘 要】
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针对传统BP神经网络存在的问题,引入一种神经网络构造算法——级联相关（CC）算法。该算法具有比BP算法更快的收敛速度,能根据待解决问题自行确定网络结构,即能随时扩展网络拓扑
【机 构】
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中国石油大学华东地球科学与技术学院,中国石油集团东方地球物理公司大港物探处,中国石化石油工程地球物理公司胜利分公司
【基金项目】
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本项研究受国家自然科学基金项目“页岩油气层及裂缝多尺度物理正演”（U1663207）、国家“十三·五”重大专项“陆相页岩油甜点地球物理识别与预测方法”（2017ZX05049002）资助.
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针对传统BP神经网络存在的问题,引入一种神经网络构造算法——级联相关（CC）算法。该算法具有比BP算法更快的收敛速度,能根据待解决问题自行确定网络结构,即能随时扩展网络拓扑结构以学习新样本。常规CC算法的初始网络只包含输入层和输出层。改进的CC算法起始于适当的BP网络结构（存在隐含层）;且为了防止权值病态递增,在训练候选隐含神经元的目标函数中加入了正则化项,对权值进行衰减。仿真试验表明：改进的CC算法具有更快收敛速度、更强泛化能力;瞬时强度比、振幅、频率、曲线长度比、相邻道相关性等五种地震属性特征交会图显
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