【摘 要】
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为提高岩性识别的精度,引入SSA算法解决BP神经网络的性能受连接权值cj、ωij和连接阈值ε、θj的影响较大的问题,对网络连接权值以及阈值进行选择性优化,提出一种基于SSA-BP的岩性识别方法。将声波、补偿中子、微电极2 m梯度、井径、4 m梯度、2.5 m梯度、感应电导、浅侧向和微电极差等9项指标输入SSA-BP算法,评价岩性识别效果,使用岩性类别作为SSA-BP算法的输出,得到SSA-BP的岩性识别模型。与ELM、SVM和BPNN对比发现,SSA-BP可以有效提高岩性识别的精度,识别准确率达到96.4
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为提高岩性识别的精度,引入SSA算法解决BP神经网络的性能受连接权值cj、ωij和连接阈值ε、θj的影响较大的问题,对网络连接权值以及阈值进行选择性优化,提出一种基于SSA-BP的岩性识别方法。将声波、补偿中子、微电极2 m梯度、井径、4 m梯度、2.5 m梯度、感应电导、浅侧向和微电极差等9项指标输入SSA-BP算法,评价岩性识别效果,使用岩性类别作为SSA-BP算法的输出,得到SSA-BP的岩性识别模型。与ELM、SVM和BPNN对比发现,SSA-BP可以有效提高岩性识别的精度,识别准确率达到96.4
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