基于条件随机场和BP神经网络的孔隙度预测方法[发明专利]

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专利名称：基于条件随机场和BP神经网络的孔隙度预测方法专利类型：发明专利发明人：王峣钧,何鑫,胡光岷申请号：CN201810993007.6申请日：20180829公开号：CN109165737A公开日：20190108

摘要：本发明公开了一种基于条件随机场和BP神经网络的孔隙度预测方法，包括以下步骤：S1、构建BP神经网络；S2、利用条件随机场模型，结合神经网络对标签数据的拟合残差，在置信度回归算法中对隐藏层的相循环性修正。本发明把条件随机场和神经网络两种模型结合在一起，借鉴了EM算法的思想，两个模型参数循环迭代求解模型参数和条件随机场隐藏层，构成一种半监督机器学习方法，能够使用较少的标记孔隙度数据和阻抗数据对孔隙度和岩相分布进行预测。

申请人：电子科技大学

地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

国籍：CN

代理机构：成都虹盛汇泉专利代理有限公司

代理人：王伟

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