自组织特征映射神经网络在岩性识别中的应用

摘要

传统的岩性识别技术主要基于统计学理论，如贝叶斯方法、回归方法等，近年来人工神经网络方法如反向传播算法（ Ｂａｃｋ － Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ， Ｂ－ Ｐ） 也应用于岩性识别，取得了一定的效果。用 Ｋｏｈｏｎｅｎ 提出的自组织特征映射神经网络对测井数据进行岩性识别，该方法具有较强的自组织性、自适应性，有较高的容错能力。与 Ｂ－ Ｐ 算法相比较，计算量小，收效速度快，且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别。结果表明与统计方法、岩性录井分析结果一致。