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概率神经网络是一种基于概率密度函数理论的神经网络，能够广泛地应用于模式识别等领域。针对地震岩性反演预测问题，提出了一种具体的概率神经网络方法，包括网络模型的构造和预测识别步骤等。研究区主要目的层为沙溪庙组沙一段湖滩砂及河道砂体，储层单层厚度小，岩性横向变化较大，利用地震资料进行常规储层预测较困难。为此，根据该区储层的测井响应特征、地震属性特征与地质岩性特征的相关性，利用概率神经网络方法对地震属性数据做变换，从而对地层特征进行预测识别。