卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用研究

郝扬; 周景润; 蔡璇

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深度学习是人工智能的重要组成部分之一,与浅层模型相比,在特征提取和建模中,深度学习具有明显的优势.作为深度学习的一个分支,卷积神经网络有效的减少了神经网络中参数的数量,降低了网络的复杂性,易于训练和优化,具有一定的鲁棒性和良好的范化能力.论文首先对卷积神经网络的原理、发展历程和应用现状做了简单介绍,然后对卷积神经网络在物探和测井这两个领域的应用进行了分析和研究,最后对卷积神经网络在石油勘探开发领域的应用前景进行分析和总结.

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来源
《信息系统工程》 |2020年第11期|138-140|共3页
作者
郝扬; 周景润; 蔡璇;
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作者单位

桂林电子科技大学信息科技学院;

兰州理工大学计算机与通信学院;

中国石油勘探开发研究院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
石油; 物探; 测井; 深度学习; 卷积神经网络;

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