正则模糊神经网络在沉积微相识别中的应用

"一类正则模糊神经网络及在沉积微相识别中的应用 (2002年)，作者：许少华、何新贵、梁久祯，发表于《控制与决策》2002年第3期，研究了5层结构的正则化模糊神经网络模型在沉积微相识别中的应用，提出网络结构优化方法和样本筛选策略。" 正则模糊神经网络（NFNN）是一种结合了模糊逻辑和神经网络特性的智能计算模型，它在处理不确定性和复杂关系时表现出强大的能力。本文提出了一种具有5层结构的NFNN模型，用于解决油藏沉积微相的识别问题。这种网络由输入层、模糊化层、规则层、清晰化层和输出层组成，能有效处理模糊数据并自动学习复杂的映射关系。 在优化网络结构方面，文章提出了规则层节点的选取方法。规则层是NFNN的核心部分，它包含了一系列模糊规则，每个规则对应一个节点。通过合理的节点选择，可以减少网络的复杂性，提高学习效率和识别准确性。同时，作者还给出了相应的反传学习规则，这是一种基于梯度下降的优化算法，用于调整网络权重，使得网络的输出尽可能接近训练数据的目标值。 针对样本筛选问题，文章提出了一种新的策略。在传统的样本选择过程中，可能因为过于粗糙而引入矛盾或冗余。为此，他们建议根据样本向量的模糊隶属函数值的相似性进行类别矫正。这一策略有助于消除不必要的样本，提升网络的学习效果，同时保持足够的样本多样性，确保网络泛化能力。 在实际应用中，将正则模糊神经网络应用于沉积微相的识别，利用测井曲线作为输入特征，网络能够自动学习并建立这些特征与沉积微相类型的复杂关联。实验结果显示，这种方法在处理实际油藏数据时，表现出良好的适应性和实用性，能够实现沉积微相的连续识别，为油藏的精细描述和管理提供了有力工具。 这篇论文为解决地质学中的复杂问题提供了一个有效的计算模型，并展示了模糊神经网络在处理不确定性和非线性关系时的优势。其研究结果不仅对油藏沉积微相识别有重要意义，也为其他领域的模式识别和数据分类问题提供了借鉴。