第 17 卷 第 3 期
Vol. 17 No. 3
控 制 与 决 策
Control and D ecision
2002 年 5 月
M ay 2002
文章编号: 100120920
(
2002
)
0320332204
一类正则模糊神经网络及在沉积微相识别中的应用
许少华
1
, 何新贵
2
, 梁久祯
1
(
1. 大庆石油学院 计算机系, 黑龙江 安达 151400; 2. 北京系统工程研究所, 北京 100101
)
摘 要: 考虑一种 5 层结构的正则化模糊神经网络模型, 针对网络结构的优化问题给出了该网络模型
规则层节点的选取方法和相应的反传学习规则; 针对样本筛选问题, 提出一种按模糊隶属函数值相近样
本向量类别矫正策略。将正则模糊神经网络用于油藏沉积微相的识别, 可自动提取测井曲线与微相类型
之间复杂的映射关系, 实现沉积微相的连续识别。实际资料处理结果表明, 该方法对解决沉积微相识别
问题具有良好的适应性和实用性。
关键词: 模糊神经网络; 学习算法; 模式识别; 正则化; 沉积微相识别
中图分类号:
TP
183 文献标识码:
A
A normal fuzzy neural network and its application
to sedimentary facies identif ication
X U S hao
2
hua
1
,
H E X in
2
gu i
2
,
L IA N G J iu
2
zhen
1
(
1.
Departm ent of Computer Science
,
Daqing Petroleum Institute
,
A nda
151400,
China
;
2.
Beijing Institute of System Engineering
,
Beijing
100101,
China
)
Abstract
:
A norm al fuzzy neural netwo rk
(
N FNN
)
w ith five layers is proposed
.
Focusing on the st2
ructure op tim ization of network
,
a new node selection m ethod and co rresponding back p ropagation
learning algorithm are p resented
.
Considering contradiction and superfluous in a pattern set that m ay be
brought by rough selection
,
a strategy in w hich som e pattern
′
s regim entation is rem edied according to
their fuzzy value is p roposed
.
N FNN is app lied to sedim entary facies identification to find the relation
betw een logging curve and sedim entary facies classifications
.
Test results illustrate its p racticability
.
Key words
:
fuzzy neural netwo rk
;
learning algo rithm
;
pattern identification
;
norm alization
;
sedim entary facies identification
1
引 言
沉积微相模式识别是石油地质中研究地层结
构、构造和分析描述储层的基础性工作, 在油田勘探
开发中起着重要作用。目前还没有很好的方法实现
沉积微相自动识别。复杂的地质沉积环境反映在表
征油藏性质的测井曲线上具有许多模糊性, 在各种
模糊条件的组合下沉积微相表现为分流河道、废弃
河道、席状砂和道间泥等类型。目前的沉积微相识别
工作主要由手工完成, 不仅工作量大且客观性较差,
已不能满足油田生产和研究的需要。
收稿日期: 2001201205; 修回日期: 2001205217
基金项目: 黑龙江省教育厅科学技术基金项目
(
10511119
)
作者简介: 许少华
(
1962—
)
, 男, 河北邢台人, 副教授, 从事神经网络、模糊计算和图像处理等研究; 何新贵
(
1938—
)
, 男, 浙
江浦江人, 研究员, 博士生导师, 从事模式识别、神经网络、进化计算等研究。