概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用
[Abstract]:Probabilistic neural network (PNN) is widely used in reservoir parameter prediction fracture recognition and seismic attribute pattern recognition because of its simple training method and good classification ability. In the early stage of exploration, small sample size is often encountered. In order to obtain good pattern recognition effect, it is necessary to study the selection method of smoothing parameters and training samples. After analyzing the influence of smoothing parameters on the classification coincidence rate of the network, the optimal value interval of smoothing parameters under the condition of sample normalization is obtained by taking value test. On this basis, the randomness, uniformity and quantity of training sample selection are tested. It is found that when all kinds of training samples are chosen evenly, the small sample size can make the network obtain a higher classification coincidence rate. The practical application results of X work area show that the probabilistic neural network has certain application potential in the case of fewer wells. It can be used as an option for pattern recognition using seismic attributes in early exploration.
【作者单位】： 西南石油大学地球科学与技术学院;
【基金】：国家科技重大专项(2016ZX05025001-001)资助~~
【分类号】：P631.4
【参考文献】
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本文编号：2375978
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