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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法，涉及机器学习领域，分析研究区域实际地质背景，获取研究区域的测井数据并进行预处理，构建试验数据集；提取测井领域知识得到经验性知识和原理性知识，构成测井领域先验知识集合；将先验知识融合进自组织映射神经网络中，建立自组织映射神经网络模型；根据模型输出的分层结果，完成可视化工作，有助于更直观地理解不同测井数据对分层的贡献以及自组织映射神经网络模型的输出，并从实际地质角度分析验证分层结果合理性。本发明的有益效果是：能够为测井数据的分层问题提供一种准确新更高，成本更低的解决方案，为对测井数据的进一步研究分析与利用提供了保障。
主权项：1.一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：分析研究区域实际地质背景，得到大地构造背景、地层特征、构造特征、岩浆岩特征及地球物理特征，获取研究区域的测井数据；S2：对测井数据进行预处理，构建试验数据集；S3：根据试验数据集对测井领域知识进行提取，得到的测井领域的预处理知识、测井处理解释流程知识与专家经验构成经验性知识，测井地球物理参数、地区解释图版构成原理性知识，原理性知识和经验性知识构成测井领域先验知识集合；S4：将S3提取的先验知识融合进自组织映射神经网络中，建立自组织映射神经网络模型；S5：根据自组织映射神经网络模型输出的分层结果，形成聚类结果图件，完成可视化工作，有助于更直观地理解不同测井数据对分层的贡献以及自组织映射神经网络模型的输出，并从实际地质角度分析验证分层结果合理性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法
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