正则模糊神经网络在沉积微相识别中的应用研究

"一类正则模糊神经网络及在沉积微相识别中的应用" 本文主要探讨了一种5层结构的正则化模糊神经网络（NFNN）模型及其在沉积微相识别中的应用。模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑与神经网络特性的智能计算模型，能够处理不确定和非线性的问题。在油藏研究中，沉积微相识别是关键的一环，它涉及到对地下岩石类型的精确分类，这对于理解储油层的特性至关重要。 首先，作者针对网络结构的优化问题提出了新的规则层节点选取方法。在网络设计中，规则层节点的选择直接影响到网络的复杂度和学习效率。正则化模糊神经网络通过引入正则化项，能够在保证网络泛化能力的同时避免过拟合，提高网络的稳定性和预测准确性。文中提出的节点选择策略旨在优化网络结构，使其更适应于处理特定任务。 其次，针对样本筛选问题，作者提出了一种基于模糊隶属函数值相近的样本向量类别矫正策略。在训练过程中，可能会出现因样本质量不高或噪声干扰导致的错误分类。该策略通过调整相似样本的类别归属，减少了训练数据中的矛盾和冗余，从而提高了网络的学习效果。 在实际应用中，将正则模糊神经网络应用于油藏沉积微相识别，能够自动学习并提取测井曲线与微相类型之间的复杂映射关系。测井曲线是了解地下地质状况的重要手段，包含了丰富的地层信息。通过分析这些曲线，网络可以连续识别出不同的沉积微相，为油气田的开发提供科学依据。 实验结果表明，该方法在处理实际沉积微相识别问题时表现出良好的适应性和实用性。不仅提高了识别精度，还简化了传统人工分析的过程，降低了人力成本，对于油藏管理和决策提供了有力支持。 这篇论文深入研究了正则模糊神经网络在沉积微相识别中的应用，为解决这一领域的问题提供了创新的解决方案。通过优化网络结构和样本处理，该方法有望在地质勘探和油气资源管理中发挥重要作用。