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公开(公告)号：CN119337207A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411398722.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的深层复杂火山碎屑岩识别方法，包括：提取特征数据；测井数据样本进行标签编码和数据归一化处理；建立基于神经网络的深层复杂火山碎屑岩识别模型；优化神经网络的深层复杂火山碎屑岩识别模型。本发明的基于神经网络的深层复杂火山碎屑岩识别方法在BP神经网络模型中引入多维激活函数的Dropout机制和分级预测方法，通过降低神经网络模型的复杂性和细化逐级预测标准，避免过拟合现象发生，为深层复杂火山碎屑岩储层岩性识别建立一种新的预测模型，并得到了更为准确、客观、可行性和可信性高、经济成本较低的岩性识别方法和系统。
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