纪福全
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种可做特殊用途的字符串匹配算法被引量：2
- 2006年
- 现有的字符串匹配算法按照模式串从左至右或从右至左的顺序匹配,都是直接进行比较,本文提出了一种可做特殊用途的字符串匹配算法——ZZL算法。对于频繁使用的要匹配的主串和模式串来说,ZZL算法的匹配速度会非常快。
- 纪福全朱战立
- 关键词：字符串
- 基于构造性神经网络的石油测井解释方法被引量：2
- 2007年
- 为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法——级联算法CCA及其在石油工程中的应用。采用该算法进行了储层参数预测的研究,通过与BP神经网络的研究结果进行比较,进一步体现出构造性神经网络的优越性。
- 纪福全程国建刘淑英
- 关键词：BP算法石油测井储层参数
- 构造性神经网络学习算法在油藏参数预测中的应用
- 目前，随着易于寻找的构造型油气藏的减少，油气资源勘探变得困难。因此油藏描述技术就成为油气资源勘探开发工程中必不可少的核心技术之一，而油藏参数(包括渗透率、饱和度和孔隙度以及油层岩性等)的预测是油藏描述的最重要方面。
...
- 纪福全
- 关键词：油气勘探油藏神经网络学习算法
- 文献传递
- 构造性神经网络在测井岩性识别中的应用被引量：7
- 2007年
- 测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法———级联算法(Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法)及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。
- 纪福全程国建王潇潇朱战立
- 关键词：BP算法测井岩性识别
