摘要：考虑一种5层结构的正则化模糊神经网络模型,针对网络结构的优化问题给出了该网络模型规则层节点的选取方法和相应的反传学习规则;针对样本筛选问题,提出一种按模糊隶属函数值相近样本向量类别矫正策略.将正则模糊神经网络用于油藏沉积微相的识别,可自动提取测井曲线与微相类型之间复杂的映射关系,实现沉积微相的连续识别.实际资料处理结果表明,该方法对解决沉积微相识别问题具有良好的适应性和实用性.http://www.cqvip.com//QK/91549X/200203/6259324.html

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