基于深度信念网络的沉积微相识别方法

本发明公开了基于深度信念网络的沉积微相识别方法，涉及智能信息处理技术领域，包括：首先对测井曲线进行组合优选，然后采用所选测井曲线的原始数据构造反映曲线形态特征的二值图像，以此作为样本特征数据，利用基于受限玻尔兹曼机构造的深度信念网络捕捉样本特征与其类属之间的映射关系。训练好的网络即可用于单井剖面沉积微相识别。借助深度信念网络强大的学习能力及泛化能力，可有效提升沉积微相的识别精度。