基于元素组成的多层感知器神经网络岩性识别

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利用元素俘获谱测井法得到的主要造岩元素信息,区分被测地层的岩性成因大类属性。通过收集、分析大量的沉积岩和岩浆岩的主要造岩元素含量实测数据,构建并训练多层感知器人工神经网络模型,最终得到了利用岩石主要元素组成数据区分样品本身岩性成因的一种方法。模型通过完全不参与人工神经网络构建与训练的实测数据测试,平均分类准确率达到94%以上,在元素俘获谱测井岩性解释方面具有较好的应用前景。
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