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常规模式识别方法进行油气预测存在样本数量大、参数非线性及已知样本类型分类有明显的模糊性等特点。本文根据神经网络的自适应谐振理论，结合模糊聚类算法、特征参数非线性映射的有效性校验，构成了一个性能完善的地震油气预测系统。该系统对样本特征空间用模糊神经网络建立未知样本的预测度量，更加符合客观地质特征和油气分析规律，从而能判别不同气富集的有利区域。数值分析和实践应用表明，该方法数值稳定可靠，在储层油气预测