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小波神经网络结合了小波变换良好的时频局部化特性和神经网络强大的学习功能，利用小波函数选取合适的尺度参数和位移参数，通过神经网络的反复训练来调整小波系数以达到对非线性函数的最佳逼近。本文构造了基于单尺度紧框架的小波神经网络，以钻井过程中常见的事故井漏和井涌为例，采用最小二乘算法对网络参数进行训练。实验结果表明，该小波神经网络可以对钻井过程中的事故做出准确的诊断，准确率在96％以上。