吉林大学学报(地球科学版) 2005, 35(03) 389-0393 DOI:     ISSN: 1671-5888 CN: 22-1343/P
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	地球物理
	RPROP算法在测井岩性识别中的应用
	张治国，杨毅恒，夏立显
	吉林大学　综合信息矿产预测研究所，吉林　长春 130026
	摘要：为了更好地解决测井岩性识别问题，引入一种快速实用的BP算法--Resilient Backpropagation (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上，结合某地的实际测井资料，建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型，进行岩性识别的应用研究。结果表明，应用RPROP算法进行测井资料岩性识别，识别的准确率较高，与基本BP算法及其一些改进算法相比，训练速度快，具有很好的应用前景。
	关键词： RPROP算法 BP神经网络 测井资料 岩性识别
	收稿日期  2004-07-08   修回日期  1900-01-01   网络版发布日期  2005-05-26
	DOI:
	基金项目: null
	通讯作者: 张治国
	作者简介: null
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