概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用.pdf

概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用.pdf 概率神经网络（PNN）是一种广泛应用于储层参数预测、裂缝识别及地震属性模式识别的神经网络模型。由于训练方法简单且具有较好分类能力，PNN广泛应用于油气行业。但是在勘探初期，往往会遇到小样本量的情况，为获得好的模型识别效果，有必要对平滑参数和训练样本的选取方法进行研究。 本文通过对平滑参数对网络分类符合率的影响进行分析，发现均匀选取各类训练样本时，小样本量能使网络获得较高的分类符合率，而大样本量则能得到更高的分类符合率。并且通过实践应用结果表明，概率神经网络在少井情况下具备一定的应用潜力，可作为勘探初期利用地震属性进行模式识别的一种选择。 通过分析概率神经网络的平滑参数对网络分类符合率的影响，可以得出以下结论： 1. 平滑参数对网络分类符合率有显著的影响，小样本量时，网络分类符合率较高，而大样本量时，网络分类符合率较低。 2. 均匀选取各类训练样本时，小样本量能使网络获得较高的分类符合率，而大样本量则能得到更高的分类符合率。 3. 概率神经网络在少井情况下具备一定的应用潜力，可作为勘探初期利用地震属性进行模式识别的一种选择。 因此，本文对概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用进行了深入研究，为油气行业提供了新的思路和方法。 知识点： 1. 概率神经网络（PNN）：一种广泛应用于储层参数预测、裂缝识别及地震属性模式识别的神经网络模型。 2. 平滑参数：对网络分类符合率有显著的影响，小样本量时，网络分类符合率较高，而大样本量时，网络分类符合率较低。 3. 训练样本选取方法：均匀选取各类训练样本时，小样本量能使网络获得较高的分类符合率，而大样本量则能得到更高的分类符合率。 4. 地震属性分析：通过对地震数据进行分析和处理，获取有价值的地震信息，以便更好地进行油气勘探和开发。 5. 模式识别：通过对地震属性数据进行分析和处理，获取有价值的模式信息，以便更好地进行油气勘探和开发。 本文对概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用进行了深入研究，并提出了新的思路和方法，为油气行业提供了新的发展方向。