自适应RBF网络在地质异常体识别中的应用

【摘要】：正1.引言断层、裂缝、生物礁及碳酸盐岩溶洞等地质异常体的识别在油气勘探过程中占有非常重要地位。这些地质异常体不但是油气聚集的有利场所,也是油气勘探和开发的重点区域,因此了解其发育及分布情况对于油气勘探与开发具有十分重要的意义。在地震解释中,径向基函数(RBF)神经网络作为一种重要的神经网络算法,在储层岩性参数预测和隐蔽性油气藏识别中被广泛地应用。然而,在实际应用过程中,RBF网络中隐单元的个数与宽度往往是通过主观经验或者实验的方式决定的,从而增加了地质异常体识别过程中的不确定性。在本文中,我们提出了一种自适应RBF网络方法对地质异常体的特征进行自动识别。其主要特点在于:算法根据已知的多属性地质异常体样本点特征,自适应地确定RBF神经网络中隐节点的数目

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中国期刊全文数据库

前20条

1	贾春霞,谭永基;热传导方程辐射系数及初始条件反问题的数值求解[J];上海师范大学学报(自然科学版);2003年02期
2	蔡尚书,程义民,王以孝,段鸿;人眼模型及其运动控制[J];中国科学院研究生院学报;2004年02期
3	陈良海;;基于Hopfield网络的数字水印技术的研究[J];中国科技信息;2009年05期
4	唐守军;;对一种基于RBF神经网络结构的模糊隶属度函数学习计算方法研究的探讨[J];广东科技;2009年22期
5	冀雨潇;;基于RBF神经网络的权证价格预测[J];商场现代化;2010年01期
6	陈永霞;韩颖;张艳;;基于支持向量机的电力短期负荷预测[J];科技信息;2011年07期
7	汪德馨,王宇川,陆劫平,马瑞娥;基于模糊推理的自适应BP算法[J];系统工程学报;1997年01期
8	訾书宇;魏汝祥;周萍;;基于RBF神经网络的舰船维修费预测[J];中国水运(学术版);2007年05期
9	何迎生;段明秀;;基于RBF神经网络的时间序列预测[J];吉首大学学报(自然科学版);2008年03期
10	于长辉;;基于神经网络的数字水印技术的研究[J];大众科技;2009年03期
11	孙福振;李艳;李业刚;;基于RBF神经网络的土壤分类设计[J];安徽农业科学;2009年13期
12	任贤;;一种多算法协作式垃圾邮件过滤模型[J];科技信息;2011年16期
13	张敬一;史吏;倪卫达;;沙土的液化预测研究[J];科技经济市场;2008年08期
14	于瓅;汪家权;;基于RBF神经网络的水质多因素预测[J];中国科技信息;2011年10期
15	曹成付,王上飞,汤汇道;FKCN优化的RBF网络在降水量预测中的应用[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2000年06期
16	王云峰;李虎成;李志新;;RBF神经网络在黄河口水沙通量研究中的应用[J];中国水运(学术版);2007年10期
17	李金荣;杨振放;邢永强;李金玲;;RBF保护地下水资源功效的模拟试验研究[J];人民黄河;2007年12期
18	余健;郭平;;基于RBF网络的金融时间序列预测[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2007年04期
19	钟忺;郭翠翠;;分解型分类数据挖掘算法研究及改进[J];华中师范大学学报(自然科学版);2008年04期
20	谢颂华;饶文碧;;边坡稳定性评估的RBF神经网络分析[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2009年05期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	李磊;詹仕凡;万忠宏;熊伟;;自适应RBF网络在地质异常体识别中的应用[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
2	薛岳钊;于军旗;;RBF在中和过程建模中的应用[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年
3	杜大军;李雪;费敏锐;白浩亮;宋扬;;基于改进RBF神经网络的两层网络学习控制系统自学习模糊控制策略研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
4	;New Sliding Mode Control of Building Structure Using RBF Neural Networks[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
5	;Gas Content Prediction Based on GA-RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
6	;Wear Trend Forecast of Aero-engine Based on Improved RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
7	刘新功;吴蒙华;王元刚;王邦国;;基于RBF神经网络的镍基TiN纳米复合镀层显微硬度的预测研究[A];第14届全国特种加工学术会议论文集[C];2011年
8	张文广;史贤俊;肖支才;李新;;基于RBF神经网络的导弹舵机系统故障检测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9	韩德盛;李荻;;用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型[A];2008年全国腐蚀电化学及测试方法学术交流会论文摘要集[C];2008年
10	肖迪;林锦国;胡寿松;;一种新的粗糙RBF网络集成方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	赵斌;基于RBF网络的北方温室温湿度控制机理的研究[D];东北林业大学;2010年
2	薛富强;进化RBF神经网络分类器研究[D];解放军信息工程大学;2009年
3	牟洪波;基于BP和RBF神经网络的木材缺陷检测研究[D];东北林业大学;2010年
4	杜大军;网络控制系统的学习和控制策略研究[D];上海大学;2010年
5	杨兴林;强流直线感应加速器故障诊断与性能评估技术研究[D];中国工程物理研究院;2006年
6	江辉;基于多源遥感的鄱阳湖水质参数反演与分析[D];南昌大学;2011年
7	田津;基于协同进化的RBFNN学习研究[D];天津大学;2008年
8	王晓慧;基于FTS的微结构表面超精密车削控制系统及实验研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
9	赵建玉;智能计算方法在城市交通中的应用与交通流建模研究[D];山东大学;2006年
10	陈填锐;确定学习理论与智能振动故障诊断[D];华南理工大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	朱一嘉;基于RBF神经网络的金融时序列预测研究[D];北京化工大学;2010年
2	王晓娟;基于模糊控制与RBF神经网络的桃病虫害发生预测研究[D];河北农业大学;2011年
3	孟艳;协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用[D];中北大学;2011年
4	姚宁;基于差分进化算法优化的RBF神经网络的异步电机故障诊断研究[D];太原理工大学;2011年
5	李昆仲;基于RBF神经网络的边坡稳定性评价研究[D];长安大学;2010年
6	史国强;基于RBF神经网络的网页分类技术研究[D];中国石油大学;2011年
7	王丽霞;基于BP和RBF神经网络的光伏最大功率跟踪对比研究[D];汕头大学;2010年
8	闫晶;基于MEDO粒子群算法的流量软测量RBF网络优化研究[D];燕山大学;2010年
9	孙丹;径向基函数神经网络算法改进及其在现金流预测中的应用[D];吉林大学;2010年
10	张师玲;基于RBF神经网络与模糊控制的电力系统短期负荷预测[D];江苏大学;2010年

中国重要报纸全文数据库

前2条

1	海通期货秦小坡;基于RBF神经网的指数交易策略[N];期货日报;2009年
2	张名位张孝祺张媛;稻米下脚料中有宝可寻[N];农民日报;2002年

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