[发明专利]一种基于模糊理论和神经网络的测井相识别方法有效
| 申请号： | 201910042398.8 | 申请日： | 2016-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN109800863B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 李忠伟;张卫山;宋弢;卢清华;崔学荣;刘昕;赵德海;何旭 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/043 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于模糊理论和神经网络的测井相识别方法，首先，构建模糊区域卷积神经网络，将给出目标假设区域和目标识别放入同一个网络中，共享卷积计算，一个训练过程更新整个网络的权重；接下来，测井数据经过模糊区域卷积神经网络进行卷积和池化操作，卷积层和池化层交互，在卷积层和池化层进行模糊操作，从模糊区域卷积神经网络的第一层开始，逐渐增加模糊化的层数，针对不同的数据集调整模糊化层数，模糊区域卷积神经网络的最后一层得到特征向量，该特征向量通过一个滑动窗口将特征映射到一个低维向量中，然后将特征输入到两个全连接层，一个全连接层用来定位，另一个全连接层用来分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 理论 神经网络 测井 相识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊理论和神经网络的测井相识别方法，其特征在于，首先，构建模糊区域卷积神经网络，将给出目标假设区域和目标识别放入同一个网络中，共享卷积计算，一个训练过程更新整个网络的权重；接下来，测井数据经过模糊区域卷积神经网络进行卷积和池化操作，卷积层和池化层交互，在卷积层和池化层进行模糊操作，从模糊区域卷积神经网络的第一层开始，逐渐增加模糊化的层数，针对不同的数据集调整模糊化层数，模糊区域卷积神经网络的最后一层得到特征向量，该特征向量通过一个滑动窗口将特征映射到一个低维向量中，然后将特征输入到两个全连接层，一个全连接层用来定位，另一个全连接层用来分类。
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