常规模式识别方法进行油气预测存在样本数量大、参数非线性及已知样本数类型分类有明
显的模糊性等特点。本文根据神经网络的自适应谐振理论(Ad 叩ti ve R ~ 飞an ce T ho ry ) , 结合模糊
聚类算法、特征参数非线性映射的有效性校验, 构成了一个性能完善的地震油气预测系统。该系
统对样本特征空间用模糊神经网络建立未知样木的预测度量, 更加符合客观地质特征和油气分布
规律, 从而能判别油气富集的有利区域。数值分析和实践应用表明, 该方法数值稳定可靠, 在储层
油气预测方面有较好的效果。