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基于脉冲耦合神经网络的地震多属性融合方法脉冲耦合神经网络地震属性模型简化融合 2014/5/7

针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题，提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的地震多属性融合方法：通过简化PCNN模型，利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能，确定各神经元之间的数据融合系数，进而获得对应神经元的融合数据输出，从而实现了地震多属性的融合。该方法简捷、计算效率高、融合效果好。通过川东北地区多种属性切片数据的应用验证了该方法的合理性和有效性。