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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
摘要：本发明提供一种基于小批量算法的神经网络核测井缺失波谱智能恢复方法，包括：将权值、偏置初始化为区间[‑1,1]范围内的值，并将动量初始化为零；将权值、偏置的更新值初始化为零；输入未缺失波谱所在位置的井深；得到模型输出的波谱曲线；计算模型输出的波谱曲线与期望输出的波谱曲线之间的误差、增量；计算权值、偏置的更新值；计算权值、偏置更新值的和，重复步骤3至步骤7，循环次数为每批内的样本数；计算权值、偏置更新值的平均值，计算动量；更新权值、偏置；当训练误差小于预设值时，获得神经网络模型。该方法将井深、脉冲中子波谱分别作为神经网络的输入与输出，并在小批量算法中加入动量，提高了恢复波谱的精度。
主权项：1.基于小批量算法的神经网络核测井缺失波谱智能恢复方法，其特征在于，该基于小批量算法的神经网络核测井缺失波谱智能恢复方法包括：步骤1，将权值、偏置初始化为区间[-1,1]范围内的值，并将动量初始化为零；步骤2，将权值、偏置的更新值初始化为零；步骤3，输入未缺失波谱所在位置的井深；步骤4，依次计算隐藏层、输出层的加权和，并通过激活函数，得到模型输出的波谱曲线；步骤5，计算模型输出的波谱曲线与期望输出的波谱曲线之间的误差、增量，并将其反向传播至隐藏层；步骤6，计算权值、偏置的更新值；步骤7，计算权值、偏置更新值的和，重复步骤3至步骤7，循环次数为每批内的样本数；步骤8，计算权值、偏置更新值的平均值，计算动量；步骤9，更新权值、偏置，重复步骤2至步骤9，循环次数为批数；步骤10，当训练误差小于预设值时，获得神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司 基于小批量算法的神经网络核测井缺失波谱智能恢复方法
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