基于数据预处理的神经网络储层识别应用研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文基于数据预处理的神经网络储层识别应用研究姓名：张洁申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：卢德唐20070501中国科学技术大学硕士学位论文摘要在油气勘探开发领域的储层识别研究中，神经网络模式识别技术是一种有效的工具．误差反向传播(BP)神经网络作为目前神经网络中最成熟，应用最广泛的网络模型，具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，但同时也存在学习算法收敛慢，易于陷入局部极小的缺点。本文在深入分析了传统BP神经网络储层判识的具体结构、常见改进的优缺点后，根据神经网络的逼近原理，提出了一种基于数据预

2、处理的BP神经网络储层识别方法。同时针对储层识别软件实现中数据集成访问的具体特点，设计了一种异构数据集成的优化方案。因此本文的主要工作如下：1)将修匀数学思想引入神经网络预处理过程，根据先验观点和储层识别的具体情况，对训练样本数据进行优化处理，预处理后样本空间中的目标函数具有更好的网络逼近性，可以加快收敛速度，减少陷入局部最小的几率j2)结合移动加权平均方法，提出了预处理的三个设计原贝4及相应的数学处理规则即：单调性保证、适当近邻点选取及加权函数设计规则。遵循这些规则实现了具体算法和程序，通过实验证明该方法使网络具有简单、高效、学习速

3、度快的优点，能极大提高识别速度和预测精度。3)在使用vC++语言进行神经网络储层识别软件的开发中，以Mediator／Wrapper模式为基础，结合数据仓库思想，提出了一种异构数据集成的优化方案。该方案基于XML和元数据设计查询构造、解析搜索及缓存等模块，以优化系统查询性能。对于解决数据库规模大且更新不频繁，文件系统数据源较小且分散，用户关注参数集中，查询效率有要求的信息系统集成问题，该方案有明显的优势。关键词：BP网络，储层识别，修匀数学，移动加权平均，异构数据集成中国科学技术大学硕士学位论文AbstractNeuralnetwor

4、kpatternrecognitioniSoneoftheefficienttoolsinthefieldofreservoiridenfificatiOn．111cbackpropagationnetwork,whichiSthemostmatllremodelcurrentlyandappliedwidely,Canachievenonlinearmappingandhastheflexiblenetworkstructure，howeverBPnetworkhasthedefectabouttheslowconvergences

5、peedoflearningalgorithm，trendingtorunintothelocalleast．At{eranalyzingtheidiographiccharacteristicoftheconventionalBPneuralnetworkandthefamiliarmend，thisPaperproposesanewmethodforreservoiridentificationwhichiSbasedonthecombinafionoftheapproximationprincipleofBPnetworkand

6、thetechnologyofpreprocessing．Otherwiseaimingatthecurrentcharactensticofheterogeneousdataintegrationduringthereservoiridentificationsoftwaredevelopment，theoptimizedschemeofheterogeneousdataintegrationispresented．Maincontent：1．negraduationmathconceptisintroducedtopreproce

7、ssthetrainingsample．AccordingtothetranscendentaIviewpointandtheinstanceofreservoiridentification．thetargetfunctionafterpreproeessinginthesamplespacehasthebeaernetworkapproximation，thentheconvergencespeediSacceleratedandtheprobabilityofrunningintothelocalleastisreduced．2

8、．Combinedwiththemoving-weighted-averagemethod，threedesignprincipleandrelevantmanagerrulesofmonotonyassure，thep