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ANN层状介质结构识别方法的鲁棒性研究
1
作者
吴今培
段方勇
黄载禄
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1998年第2期221-224,共4页
通过对理论信号和实测信号的分析，研究了人工神经网络对层状介质结构识别的鲁棒性，分析了层状介质物理参数的变化对神经网络识别效果的影响．实验结果表明，各介质参数在一定范围内变化时，所得神经网络具有较强的鲁棒性．该研究结果...
通过对理论信号和实测信号的分析，研究了人工神经网络对层状介质结构识别的鲁棒性，分析了层状介质物理参数的变化对神经网络识别效果的影响．实验结果表明，各介质参数在一定范围内变化时，所得神经网络具有较强的鲁棒性．该研究结果反映出利用神经网络进行层状介质结构识别具有较强的实用价值．
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关键词
层状介质结构
识别
鲁棒性
信号检测
固井质量
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职称材料
题名
ANN层状介质结构识别方法的鲁棒性研究
1
作者
吴今培
段方勇
黄载禄
机构
五邑大学信息科学研究室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1998年第2期221-224,共4页
基金
广东省自然科学基金
广东省高教厅重点学科基金
文摘
通过对理论信号和实测信号的分析，研究了人工神经网络对层状介质结构识别的鲁棒性，分析了层状介质物理参数的变化对神经网络识别效果的影响．实验结果表明，各介质参数在一定范围内变化时，所得神经网络具有较强的鲁棒性．该研究结果反映出利用神经网络进行层状介质结构识别具有较强的实用价值．
关键词
层状介质结构
识别
鲁棒性
信号检测
固井质量
Keywords
,Neural network, layered media structure recognition, robustness
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
TE256 [石油与天然气工程—油气井工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ANN层状介质结构识别方法的鲁棒性研究
吴今培
段方勇
黄载禄
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1998
0
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