基于元素组成的多层感知器神经网络岩性识别被引量：5

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摘要利用元素俘获谱测井法得到的主要造岩元素信息,区分被测地层的岩性成因大类属性。通过收集、分析大量的沉积岩和岩浆岩的主要造岩元素含量实测数据,构建并训练多层感知器人工神经网络模型,最终得到了利用岩石主要元素组成数据区分样品本身岩性成因的一种方法。模型通过完全不参与人工神经网络构建与训练的实测数据测试,平均分类准确率达到94%以上,在元素俘获谱测井岩性解释方面具有较好的应用前景。

作者张涛张金功张小莉瞿晓婷

机构地区西北大学地质系/大陆动力学国家重点实验室西北大学信息科学与技术学院

出处《地下水》 2016年第5期107-109,共3页 Ground water

关键词岩性成因多层感知器测井解释

分类号 P588.1 [天文地球—岩石学]

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