摘 要：為了克服傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法" title="神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、隱層數(shù)以及隱層節(jié)點數(shù)難以確定等缺點，研究了一種構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)" title="構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)">構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法——級聯(lián)算法" title="級聯(lián)算法">級聯(lián)算法CCA及其在石油工程中的應(yīng)用。采用該算法進行了儲層參數(shù)" title="儲層參數(shù)">儲層參數(shù)預(yù)測的研究，通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果進行比較，進一步體現(xiàn)出構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性。
關(guān)鍵詞：構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? BP算法? 級聯(lián)算法? 石油測井" title="石油測井">石油測井? 儲層參數(shù)
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