Проведено группирование по множеству признаков фонда скважин пласта крупного месторождения нефти Западной Сибири с использованием искусственной нейронной сети. Для группирования использовалось исходное множество, включающее 555 объектов, из них 95% было выбрано как обучающее множество и 5% - как тестовое. Для обучения нейронной сети были приняты 17 признаков, характеризующие как геолого-физические, так и технологические параметры пласта. По результатам настройки и последующего обучения нейронной...

Отсортировано по релевантности | Сортировать по дате