深度信念网在油井功图识别中的应用

摘要：

针对油井功图识别中存在的一些问题,提出了一种基于深度信念网的油井功图识别方法.首先通过实验对比的结果确定网络结构,然后使用无监督学习的手段初始化网络权值,最后用有监督的误差反向传播算法微调整个网络,从而实现功图图像到油井工况之间的映射关系.实验结果表明:深度信念网能够自动学习功图特征,提高识别效率;与传统分类模型相比,使用深度信念网进行油井功图识别的过程更简便,更能够达到理想的效果.

关键词：功图识别、DBN网络、深度学习、特征提取、故障诊断

所属期刊栏目：32

分类号：TE938;TP274.2(石油机械设备与自动化)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目“基于惯性的超低频周期运动测量仪研究”编号15A460023

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93