【摘 要】
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利用测井资料进行岩性识别，对于储层评价具有重要意义。采用概率神经网络（PNN）和自组织特征映射神经网络（SOM）的模式识别方法，分别建立测井岩性识别模型，并利用该模型对样本进行预测
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利用测井资料进行岩性识别，对于储层评价具有重要意义。采用概率神经网络（PNN）和自组织特征映射神经网络（SOM）的模式识别方法，分别建立测井岩性识别模型，并利用该模型对样本进行预测。仿真结果表明，该模型用于岩性识别具有预测精度高，易收敛和自动聚类等特点，对于岩性类别的划分是准确和可靠的，为相关领域的研究提供了新的方法。
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