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由于粒度分析与沉积环境间密切的关系，针对模糊逻辑与人工神经网络各自的优点，提出了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法．它以碎屑岩的关键粒度参数作为网络的输入，通过标准化和模糊化及输出的去模糊化等过程，使得模糊推理与神经网络充分结合．实验证明，这种模型判别相应沉积环境的误判率为9．1％，明显低于BP神经网络的32．1％且收敛速度更快，更能够满足实际工程的需求．