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An example is used to show SOM model’s application to logging lithology identification.
结合某地的实际测井资料,进行SOM网络岩性识别的应用研究。
参考来源 - 神经网络在测井岩性识别中的应用It is shown by correlation of four lithologic recognition patterns in the paper that weighted processing pattern is optimized processing model.
文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。
参考来源 - 基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用Experimental results show that the proposed method is simple, fast and suitable for lithologic identification.2.
实验结果表明,径向基神经网络可以用来进行岩性识别,该方法使用简单,速度快。
参考来源 - 钻井模拟中地层特征参数预测方法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
岩性识别是储层研究的基础和关键。
根据BP神经网络原理，建立了岩性识别双重神经网络模型。
According to BP neural network theory, dual neural network model for lithology identification was established.
提出了一种利用钻柱轴向振动调幅信号实现岩性识别的方法。
A new lithology identification method based on axial amplitude modulation signal of drill string is proposed.
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