地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

基于 BP 神经网络的叠前流体识别方法

探讨塔里木盆地桑塔木地区三叠系辫状河三角洲沉积储层流体识别方法。该地区储层横向变化大,流体类型复杂。本文提出利用 BP 神经网络的信息整合模式识别功能来进行储层流体识别的方法,通过叠前反演得到对流体敏感的弹性参数数据体和电测解释结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模样本集与测试样本集,选取26口井的700个样本作为学习样本,62个作为测试样本,建立 BP 神经网络模型。预测结果和实钻结果吻合程度高,正确率达90％以上。该方法可以很好地对桑塔木地区储层中所含流体进行识别。     

基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究

岩性识别一直是储层测井解释的关键问题和难点之一。针对常规测井岩性识别准确率不高的状况,在分析测井资料的基础上,以Matlab为平台研究了基于主成分分析的PCA-BP神经网络,并以济阳坳陷非常规储层实际测井资料为样本,通过设计算法步骤进行了实验仿真。由仿真结果得出非常规储层岩性识别率为95.8%,高于BP神经网络,PCA-BP神经网络有效提高了识别率和运行速度。经过对济阳坳陷钻井的岩性识别表明,该岩性识别方法可行并具有实用价值。     

SOM神经网络在储层流体识别中的应用

自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络能通过自组织有效地提取出各特征参数间的内在特征并映射到分类模板上，它可以用于各种模式识别问题。本文首次将ＳＯＭ网络引入到储层流体识别中，经研究表明其精度高于传统方法，说明该方法在解决复杂分类问题上的有效性和先进性，它在储层流体识别中的应用是成功的，值得推广。     

大型回转机械故障的组合网络识别方法

神经网络通过对故障样本的学习后，对未知的故障的样本具有较高的正确识别率，从神经网络对故障的识别检验结果中发现，神经网络对单一故障的分类与组合故障的分类相差较大，文中分析了产生这现象的原因，并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷。     

基于遗传神经网络的战场声目标识别

通过小波包分析提取战场声信号不同频带上的能量作为特征向量,设计了遗传神经网络作为战场声目标识别的分类器,克服了传统BP神经网络容易陷入局部最小点的缺陷,通过Matlab仿真对比实验结果,证明遗传神经网络能够提高战场声目标的识别率。     

基于神经网络的超声无损检测缺陷定征方法的研究

针对超声无损检测中缺陷分类难、分类结果可靠性差等问题，给出了一种以神经网络为基础的缺陷特征分类方法。利用Ｆｉｓｈｅｒ线性判别方法对表征缺陷特征的时域信号的波形参数进行了选择，并将这些参数作为神经网络的输入矢量对网络进行训练，用该网络对缺陷特征进行了识别，结果表明：神经网络的识别率远大于传统的贝叶斯分类方法。     

概率神经网络在低孔低渗油气层识别中的应用

针对低孔低渗储层物性差、孔隙结构复杂以及含水饱和度高等特点,为了解决利用测井资料进行低孔低渗储层流体性质准确识别较困难的问题,提出了一种概率神经网络判别解释方法.以中国西南某一低孔低渗气藏为例,结合试油资料,对不同流体性质的储层进行了测井响应特征分析,根据测井响应特征与流体性质的相关性对概率神经网络进行了训练,从而对该区储层流体性质进行了预测和识别.实际资料处理的结果表明:解释符合率显著提高,取得了较好的应用效果.     

BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例

在储层四性特征及其四性关系研究的基础上，应用BP神经网络方法，对梁家楼油田沙三中储层的物性参数（孔隙度、渗透率）进行了预测，并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见，神经网络法的参数预测精度有较大的提高，显示出BP神经网络法在储层参数预测中的优势与应用潜能。     

判别混沌与噪声的局部可变神经网络方法

为了解决多对单类型的分类问题（ 尤其是无限多对单） ，提出了一种处理多对单问题的新型神经网络模型———局部可变权值神经网络，并将其应用于混沌信号和噪声的判别．局部可变权值神经网络学习算法与传统神经网络类似，但在工作时可根据网络输入来调整神经网络局部权值．从最后分类结果看，无论是在学习时间还是在分类精度上，局部可变权值神经网络比传统神经网络都要好     

虹膜识别

系统阐述了虹膜识别的原理和实现方法,提出将小波变换与Hough变换相结合定位虹膜外边界,采用同心圆渐变展开虹膜图像为矩形图像,根据纹理分布方差对分类距离加权.新算法在保持平移和缩放不变性的同时,有效地实现了虹膜识别.     

汽车牌照自动识别中二值化方法的研究

在车牌图像处理过程中，首先遇到的问题就是图像二值化．针对汽车牌照的特点，介绍了一种新的二值化阈值方法，此方法借鉴了P片法的二值化思想，不仅充分考虑了车牌自身的特点，同时融入对直方图形态的考虑，能准确找到双峰直方图的波谷位置．并与Otsu算法和另一种全局动态阈值算法作了比较，从结果上看执行效果较好．     

互谱识别法在识别气动导纳函数中的应用

气动导纳是描述大跨度桥梁断面抖振气动力的关键环节,现存的各种导纳函数识别方法以及经典的Sears函数均与试验结果存在着不小的误差.为此,在研究中摈弃相关的假定,引入了考虑6个导纳的互谱导纳识别方法,通过Sears函数的数值模拟识别验证了导纳识别结果的正确性,同时对识别方法的精度进行了初步探索.     

局放模式识别中常用波形特征及其识别效率之比较

文中研究了分段线性法、多项式拟合法、自回归模型法、物理特征法等4种不同的特征提取法,并对各种方法的识别效率进行了测定。结果表明,利用局部放电物理特征来进行局部放电模式识别的方法是最简单而有效的。     

果形识别中果梗判别与果轴确定方法

果梗判别在果形判别中是很关键的一步，利用图像形态学运算和果实边界形状特征相结合的方法来判别果梗的位置，并确定对果形识别起关键作用的果轴，试验表明，果梗识别正确率达到80．5％．     

Mobile-Customer Identity Recognition

By utilizing artificial intelligence and pattern rec ognition techniques, we propose an integrated mobile-customer identity recognition approach in this paper, based on cus tomer＇s behavior characteristics extracted from the customer information database. To verify the effectiveness of this approach, a test has been run on the dataset consisting of 1 000 customers in 3 consecutive months.The result is compared with the real dataset in the fourth month consisting of 162 customers, which has been set as the customers for recognition. The high correct rate of the test （96.30%）, together with 1. 87% of the judge-by-mistake rate and 7.82% of the leaving-out rate, demonstrates the effectiveness of this approach.     

人脸识别中的特征分析

研究了奇异值分解和傅里叶变换方法在图像分析和人脸识别中的作用;比较了两种方法进行图像处理的分解信息,研究了图像傅里叶变换后幅度谱和相位谱包含的图像信息;随后设计实验研究了奇异值向量矩阵和奇异值矩阵中包含的图像信息,并提出一个新的观点：图像分解后的奇异值矩阵包含图像的光照信息;通过设计实验验证了观点的正确性。     

一种物质成分自动识别技术

不同的物质具有不同的显微形状结构,使用偏光显微镜获取物质的显微图像,应用阈值分割算法得到物质图像的粗分割结果,利用分水岭分割算法分离互相粘连的物质,分离出物质对象区域;应用该区域简单几何特征识别不同的形状,实现了物质成分的自动识别分类。     

连接数字串语音识别

 介绍了语音识别的一般方法,基于隐马尔可夫 (HMM )统计模型和HTK工具包,声学层选用单音子和二音子识别单元,给出了一个简单的,母语为非汉语的非特定人连接数字串识别实验.