G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 15/18 (2006.01)
Patent
CA 2559860
A system and method for generating a neural network ensemble. Conventional algorithms are used to train a number of neural networks having error diversity, for example by having a different number of hidden nodes in each network. A genetic algorithm having a multi-objective fitness function is used to select one or more ensembles. The fitness function includes a negative error correlation objective to insure diversity among the ensemble members. A genetic algorithm may be used to select weighting factors for the multi- objective function. In one application, a trained model may be used to produce synthetic open hole logs in response to inputs of cased hole log data.
L'invention concerne un système et un procédé permettant de générer un ensemble de réseaux neuraux. On utilise des algorithmes classiques pour expérimenter un certain nombre de réseaux neuraux présentant une diversité d'erreurs, par exemple, ayant des nombres différents de noeuds cachés dans chaque réseau. On utilise un algorithme génétique à fonction d'adaptation à plusieurs objectifs afin de sélectionner un ou plusieurs ensemble(s). Ladite fonction d'adaptation comprend un objectif de corrélation d'erreur négative permettant d'assurer une diversité entre les membres des ensembles. On peut utiliser un algorithme génétique afin de sélectionner des facteurs de pondération destinés à la fonction à plusieurs objectifs. Dans une application, on peut utiliser un modèle expérimental afin de produire des diagraphies synthétiques de trou ouvert en réponse aux entrées de données de diagraphie de puits tube.
Chen Dingding
Hamid Syed
Smith Harry D. Jr.
Emery Jamieson Llp
Halliburton Energy Services Inc.
LandOfFree
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