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基于细胞神经网络方法的重力异常分离
被引量：
4
1
作者
刘展
刘茂诚
+1 位作者
魏巍
杜润林
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期57-61,66,共6页
用细胞神经网络(CNN)方法对重力异常进行分离,讨论如何根据目标局部重力异常特征训练模板。采用拟BP学习算法实时训练神经网络模板,为保证全局误差函数最小,使用梯度下降法,用全局误差函数对权值变量求导的方法推导权值修正公式。通过...
用细胞神经网络(CNN)方法对重力异常进行分离,讨论如何根据目标局部重力异常特征训练模板。采用拟BP学习算法实时训练神经网络模板,为保证全局误差函数最小,使用梯度下降法,用全局误差函数对权值变量求导的方法推导权值修正公式。通过模型的不同组合方式来模拟各种地质条件,并总结出细胞神经网络方法的适用条件。应用结果表明,用细胞神经网络方法提取目标异常是切实可行的,只要选择合适的模板,突出目标异常,就能将水平(横向)叠加异常区分开,具有较强的横向分辨能力,特别是可以突出局部异常的边界,据此可用于圈定火成岩体,寻找局部矿藏。
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关键词
地球物理勘探
重力异常
分离
细胞神经网络
模板
拟bp学习算法
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职称材料
题名
基于细胞神经网络方法的重力异常分离
被引量：
4
1
作者
刘展
刘茂诚
魏巍
杜润林
机构
中国石油大学地球资源与信息学院
胜利油田物探研究院
出处
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期57-61,66,共6页
基金
国家油气重大专项课题(2008ZX05020-006)
国家'863'重点项目(2009AA062802)
文摘
用细胞神经网络(CNN)方法对重力异常进行分离,讨论如何根据目标局部重力异常特征训练模板。采用拟BP学习算法实时训练神经网络模板,为保证全局误差函数最小,使用梯度下降法,用全局误差函数对权值变量求导的方法推导权值修正公式。通过模型的不同组合方式来模拟各种地质条件,并总结出细胞神经网络方法的适用条件。应用结果表明,用细胞神经网络方法提取目标异常是切实可行的,只要选择合适的模板,突出目标异常,就能将水平(横向)叠加异常区分开,具有较强的横向分辨能力,特别是可以突出局部异常的边界,据此可用于圈定火成岩体,寻找局部矿藏。
关键词
地球物理勘探
重力异常
分离
细胞神经网络
模板
拟bp学习算法
Keywords
geophysical prospecting
gravity anomaly
separation
cellular neural network
template
pseduo-
bp
algorithm
分类号
P312.9 [天文地球—固体地球物理学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于细胞神经网络方法的重力异常分离
刘展
刘茂诚
魏巍
杜润林
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
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