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一种基于神经网络的沉积相识别方法
被引量：
2
1
作者
郭曦榕
黄地龙
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2007年第3期132-134,共3页
将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于对测井曲线进行单井划相,加快了划相速度,大大提高了工作效率。根据某地区的河流微相特征标志,给出了一种基于神经网络的沉积相识别方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP...
将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于对测井曲线进行单井划相,加快了划相速度,大大提高了工作效率。根据某地区的河流微相特征标志,给出了一种基于神经网络的沉积相识别方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。
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关键词
人工神经网络(ANN)
沉积微相解释
模式识别
反向传播算法
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职称材料
非规则复杂域等值填充图的快速绘制方法
2
作者
黄地龙
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期414-418,共5页
针对非规则复杂区域填充等值线图的绘制问题,提出了一种非规则的、复杂区域填充等值线图绘制算法。算法基本思想是:首先应用环形矩形域分割数据点;然后分区逐步插入新点快速生成二维约束Delaunay三角网格化;最后应用三叉树递归原理,快...
针对非规则复杂区域填充等值线图的绘制问题,提出了一种非规则的、复杂区域填充等值线图绘制算法。算法基本思想是:首先应用环形矩形域分割数据点;然后分区逐步插入新点快速生成二维约束Delaunay三角网格化;最后应用三叉树递归原理,快速等值剖分Delaunay三角形,颜色填充绘制等值域。通过研究实例表明,该方法具有很好的实时显示与应用效果。
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关键词
二维约束Dclaunay三角化
三叉树递归
环形矩形域剖分算法
复杂等值图快速绘制
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职称材料
题名
一种基于神经网络的沉积相识别方法
被引量：
2
1
作者
郭曦榕
黄地龙
机构
成都理工大学信息工程学院计算机工程系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2007年第3期132-134,共3页
文摘
将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于对测井曲线进行单井划相,加快了划相速度,大大提高了工作效率。根据某地区的河流微相特征标志,给出了一种基于神经网络的沉积相识别方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。
关键词
人工神经网络(ANN)
沉积微相解释
模式识别
反向传播算法
Keywords
Artificial neural network（ANN） Sedimentary microfacies identification Pattern recognition BP algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
非规则复杂域等值填充图的快速绘制方法
2
作者
黄地龙
机构
成都理工大学信息工程学院计算机工程系
出处
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期414-418,共5页
基金
"地质灾害防治与地质环境保护"国家专业实验室开放基金资助项目
文摘
针对非规则复杂区域填充等值线图的绘制问题,提出了一种非规则的、复杂区域填充等值线图绘制算法。算法基本思想是:首先应用环形矩形域分割数据点;然后分区逐步插入新点快速生成二维约束Delaunay三角网格化;最后应用三叉树递归原理,快速等值剖分Delaunay三角形,颜色填充绘制等值域。通过研究实例表明,该方法具有很好的实时显示与应用效果。
关键词
二维约束Dclaunay三角化
三叉树递归
环形矩形域剖分算法
复杂等值图快速绘制
Keywords
2D constrained Delaunay triangulation
three-branch tree recursion
a separate algorithmof annular rectangles
fast drawing of filling complicated contour
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于神经网络的沉积相识别方法
郭曦榕
黄地龙
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2007
2
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职称材料
2
非规则复杂域等值填充图的快速绘制方法
黄地龙
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
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