基于量子神经网络的油田水淹层识别方法

作     者：李盼池 王海英 杨雨 Li Panchi;Wang Haiying;Yang Yu

作者机构：东北石油大学石油与天然气工程博士后科研流动站黑龙江大庆163318 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 

基　　金：国家自然科基金项目(61170132) 黑龙江省教育厅科学基金项目(11551015) 黑龙江省博士后基金资助项目(LBH-Z09289) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2012年第29卷第5期

页      码：41-43页

摘      要：针对油藏测井解释中的水淹层识别问题,提出一种量子神经网络模型。该模型用量子旋转门更新量子比特的相位,用受控旋转门实现网络的非线性映射功能。网络可调参数为量子旋转门的旋转角度和受控非门的控制参数。基于梯度下降法设计了学习算法。仿真结果表明,该模型的预测能力优于普通BP网络、模糊神经网络和过程神经网络等其他方法。

主 题 词：量子计算 量子神经网络 水淹层识别 算法设计 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.012

馆 藏 号：203679795...