摘要：提出一种将主成分分析和BP神经网络相结合的方法对测井资料进行岩性识别。首先将原始测井数据进行主成分分析，分析结果作为PCABP神经网络的学习样本进行训练，建立测井解释的PCA—BP神经网络岩性识别模型．并用该模型对测试样本进行识别。结果表明该方法同传统的BP神经网络相比．不仅简化了网络结构（网络的输入神经元个数由5个减少为2个），网络收敛速度也加快了21％．而且识别的准确率提高了25％。

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