神经网络方法及其在地层电参数提取中的应用.doc
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神经网络方法及其在地层电参数提取中的应用,本文共计61页，24695字；摘 要关于神经网络的研究在近几年取得了令人瞩目的进展，引起了包括计算机科学、脑神经科学、人工智能等学科领域内的科学家们的巨大热情和广泛兴趣。神经网络是人类对其大脑信息处理机制的模拟，希望通过模拟人脑的结构和思维来实现它的功能，其理论的应用已渗透到各个...
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神经网络方法及其在地层电参数提取中的应用
本文共计61页，24695字；
摘 要
关于神经网络的研究在近几年取得了令人瞩目的进展，引起了包括计算机科学、脑神经科学、人工智能等学科领域内的科学家们的巨大热情和广泛兴趣。神经网络是人类对其大脑信息处理机制的模拟，希望通过模拟人脑的结构和思维来实现它的功能，其理论的应用已渗透到各个领域。
非线性系统广泛存在于自然界。由于经典的方法存在一个局限性:就是要求预先知道被控对象的数学模型，但实际上许多对象具有复杂的不确定性和时变性;此外还具有复杂的非线性。虽然在一些理论中有系统辨识的手段，但是对于非线性时变系统尚无成熟的和系统的辨识理论与方法，要实行有效的系统控制就很难了。人工神经元网络有表示任意非线性关系和自学习等能力，给解决这些问题提供了新思想和新方法。
BP神经网络是目前神经网络理论发展最完善、应用最为广泛的网络。
研究利用人工神经网络方法进行阵列传播电阻率测井解释中有关储层参数的测算和油层识别, 并实际地应用于我国某油田的测井解释问题中。应用表明, 此方法在测井解释问题上有广阔的应用前景。
关键词：神经网络，BP算法，测井解释，石油勘探
Abstract
In recent years, the research about artificial neural network have gotten important development. It inspires many scientists' enthusiasm and interest in the field of computer science，brain neural science and artificial intelligence. Artificial neural network is simulation to the information-processing mechanism of the brain. It is expected that realize the brain function by simulating the structure and thinking of brain. Its theory have been applied in many fields.
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 论文工作的背景和意义 1
第2章 人工神经网络基础 5
2.1 生物神经元网络 5
2.2 人工神经元网络的基本原理 6
2.2.1 人工神经元的一般描述 6
第3章 BP网络 10
3.1 误差反传训练算法 10
3.2 BP算法的改进 15
3.3 本章小结 18
第4章 基于BP网络的储层参数提取 19
4.1 电阻率测井的基本原理 19
4.2 VIKIZ简介 19
4.2.1 VIKIZ的径向探测特性 20
4.2.2 VIKIZ的纵向探测特性 21
4.3 VIKIZ资料径向一维反演测井模型分析 21
4.4 运用BP网络进行储层电参数的提取 23
4.4.1确定阵列传播电阻率的储层参数 23
4.4.2运用BP网络进行学习训练 24
4.5 本章小结 25
第5章 BP网络在石油勘探中的应用 27
5.1 石油勘探信息的特点 27
5.2 BP网络在石油勘探应用中的特点 28
5.3 运用BP网络在石油勘探中识别储层特性 30
5.4 本章小结 36
结 论 37
参考文献 38
基于BP网络学习训练的源程序 40
BP网络学习训练框图 48
致谢 51
毕业设计（论文）成绩评定表 52
参考文献
1 海金（Simon Haykin）著；叶世伟等译. 神经网络原理.北京：机械工业出版社，2004，1，1～72
2 王旭，王宏，王文辉.人工神经元网络原理与应用.沈阳：东北大学出版社，2000，12，1～37
3 蒋宗礼.人工神经网络导论.北京：高等教育出版社，2001，8，15～16
4 王伟.人工神经网络原理—入门与应用.北京：北京航空航天大学出版社，1995，10
5 郭艳兵.前向神经网络控制理论及其应用.北京：机械工业出版社，2002，12，16～17
6 John J.Hopfield.Artificial Neural Networks.IEEE CIRCUIT AND DEVICES MAGAZINE,1998,12(4):3～10
本文共计61页，24695字；
摘 要
关于神经网络的研究在近几年取得了令人瞩目的进展，引起了包括计算机科学、脑神经科学、人工智能等学科领域内的科学家们的巨大热情和广泛兴趣。神经网络是人类对其大脑信息处理机制的模拟，希望通过模拟人脑的结构和思维来实现它的功能，其理论的应用已渗透到各个领域。
非线性系统广泛存在于自然界。由于经典的方法存在一个局限性:就是要求预先知道被控对象的数学模型，但实际上许多对象具有复杂的不确定性和时变性;此外还具有复杂的非线性。虽然在一些理论中有系统辨识的手段，但是对于非线性时变系统尚无成熟的和系统的辨识理论与方法，要实行有效的系统控制就很难了。人工神经元网络有表示任意非线性关系和自学习等能力，给解决这些问题提供了新思想和新方法。
BP神经网络是目前神经网络理论发展最完善、应用最为广泛的网络。
研究利用人工神经网络方法进行阵列传播电阻率测井解释中有关储层参数的测算和油层识别, 并实际地应用于我国某油田的测井解释问题中。应用表明, 此方法在测井解释问题上有广阔的应用前景。
关键词：神经网络，BP算法，测井解释，石油勘探
Abstract
In recent years, the research about artificial neural network have gotten important development. It inspires many scientists' enthusiasm and interest in the field of computer science，brain neural science and artificial intelligence. Artificial neural network is simulation to the information-processing mechanism of the brain. It is expected that realize the brain function by simulating the structure and thinking of brain. Its theory have been applied in many fields.
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 论文工作的背景和意义 1
第2章 人工神经网络基础 5
2.1 生物神经元网络 5
2.2 人工神经元网络的基本原理 6
2.2.1 人工神经元的一般描述 6
第3章 BP网络 10
3.1 误差反传训练算法 10
3.2 BP算法的改进 15
3.3 本章小结 18
第4章 基于BP网络的储层参数提取 19
4.1 电阻率测井的基本原理 19
4.2 VIKIZ简介 19
4.2.1 VIKIZ的径向探测特性 20
4.2.2 VIKIZ的纵向探测特性 21
4.3 VIKIZ资料径向一维反演测井模型分析 21
4.4 运用BP网络进行储层电参数的提取 23
4.4.1确定阵列传播电阻率的储层参数 23
4.4.2运用BP网络进行学习训练 24
4.5 本章小结 25
第5章 BP网络在石油勘探中的应用 27
5.1 石油勘探信息的特点 27
5.2 BP网络在石油勘探应用中的特点 28
5.3 运用BP网络在石油勘探中识别储层特性 30
5.4 本章小结 36
结 论 37
参考文献 38
基于BP网络学习训练的源程序 40
BP网络学习训练框图 48
致谢 51
毕业设计（论文）成绩评定表 52
参考文献
1 海金（Simon Haykin）著；叶世伟等译. 神经网络原理.北京：机械工业出版社，2004，1，1～72
2 王旭，王宏，王文辉.人工神经元网络原理与应用.沈阳：东北大学出版社，2000，12，1～37
3 蒋宗礼.人工神经网络导论.北京：高等教育出版社，2001，8，15～16
4 王伟.人工神经网络原理—入门与应用.北京：北京航空航天大学出版社，1995，10
5 郭艳兵.前向神经网络控制理论及其应用.北京：机械工业出版社，2002，12，16～17
6 John J.Hopfield.Artificial Neural Networks.IEEE CIRCUIT AND DEVICES MAGAZINE,1998,12(4):3～10
