【摘 要】
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目前为止,现有的自动判别方法难以反映定量指标和定性指标相结合的混合信息对水淹层识别的影响.因此,为提高水淹层判别的准确度,本文提出基于云变换的定量与定性混合计算神经
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,山东科技大学信息科学与工程学院
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目前为止,现有的自动判别方法难以反映定量指标和定性指标相结合的混合信息对水淹层识别的影响.因此,为提高水淹层判别的准确度,本文提出基于云变换的定量与定性混合计算神经网络模型来实现水淹层判别.一方面,利用云模型将提取测井相数据中的定性信息,保证了原始数据的完整性与客观性;另一方面,将输入信息中的定性概念通过正向标准云变换转换为量化的数值信息,保证了数据的科学性;最终将混合信息输入混合计算神经网络模型中进行判别,从而得出结论.实验证明采用基于云变换的混合计算神经网络模型对水淹层进行识别,具有精度高、速度快的特
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