基于遗传-BP算法和图像处理的沉积微相识别

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针对目前学积微相自动识别模型和算法存在的某些不适应性,提出了一种基于遗传--BP算法与图像处理技术相结合的方法。根据取心井分析资料和专家解释结果确定区块微相类型,采用最小决策规则对模式特征指标和典型样本进行筛选,建立各类沉积微相标准模式库。利用图像处理技术将测井曲线和地质参数转化为图像模式,由神经网络自动提取和记忆曲线所表征的小层模式特征。用遗传和BP算法相结合的方法训练多层次前馈神经网络,所得的神经网络测定,学习收敛速度快,同时有很强的记忆能力和推广能力。对于过渡性微相在识别中存在的多解性,在小层对比基
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