《表2 油气层敏感性评价结果分析》

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《基于决策树的BP神经网络权值初始化方法及其应用研究》

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针对样本集数据进行离散处理，通过随机算法将其顺序打乱，选择完成处理的65%为训练样本，其余作为测试样本。对训练样本内信息的增益率及特征信息增益开展计算，创设C4.5决策树模型。随后，对训练样本数据归一操作，并将其当做BP神经网络内的输入层，通过信息增益对结束随机初始化的权值加权存里操作，阈值的初始化以0表示。在神经网络中引入结束处理的权值，开展相关训练，确保误差符合规定要求后，将最终结果输入，基于测试样本开展模型检测操作，分析其准确率。利用同一种网络结构及初始阈值开展BP神经网络的创设操作，利用随机方法初始化权值。利用同样的数据集迭代训练操作，对相应实验结构比对分析，结果见表2。