【摘 要】
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人工神经网络理论在石油科学的研究中具有重要的理论和现实意义.文章在分析了模拟退火算法和变尺度法各自的优势和原理基础上,针对前向网络反向传播算法(BP)收敛速度缓慢和易
【机 构】
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四川石油管理局博士后工作站物探公司分站,西南石油学院资源与环境学院,中国石油辽河油田分公司勘探开发研究院
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人工神经网络理论在石油科学的研究中具有重要的理论和现实意义.文章在分析了模拟退火算法和变尺度法各自的优势和原理基础上,针对前向网络反向传播算法(BP)收敛速度缓慢和易陷入局部极值点的缺点,将有全局寻优特性的模拟退火算法(SA)和快速收敛的局部寻优变尺度算法(BFGS)有效地结合,提出了一种快速、高效的前向网络混合学习策略,即SA-BFGS混合算法来训练网络.用它代替传统BP网络中的梯度下降法,通过训练网络权值,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度.在测井资料计算储层参数的实际应用中,该法能极大地改进前
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