技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種基于模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡的測井相識別方法，首先，構(gòu)建模糊區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將給出目標假設區(qū)域和目標識別放入同一個網(wǎng)絡中，共享卷積計算，一個訓練過程更新整個網(wǎng)絡的權(quán)重；接下來，測井數(shù)據(jù)經(jīng)過模糊區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行卷積和池化操作，卷積層和池化層交互，在卷積層和池化層進行模糊操作，從模糊區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的第一層開始，逐漸增加模糊化的層數(shù)，針對不同的數(shù)據(jù)集調(diào)整模糊化層數(shù)，模糊區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的最后一層得到特征向量，該特征向量通過一個滑動窗口將特征映射到一個低維向量中，然后將特征輸入到兩個全連接層，一個全連接層用來定位，另一個全連接層用來分類。

技術(shù)研發(fā)人員：李忠偉;張衛(wèi)山;宋弢;盧清華;崔學榮;劉昕;趙德海;何旭
受保護的技術(shù)使用者：中國石油大學（華東）
文檔號碼：201610780332
技術(shù)研發(fā)日：2016.08.31
技術(shù)公布日：2017.02.22