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Tiene como objetivo el mejoramiento de los modelos de predicción
de atributos petrofisicos, como porosidad y permeabilidad, mediante
la generación de registros sintéticos empleando un
modelo de redes neuronales.
Cuenta con una base de datos maneja la información con la cual
se va a intercambiar datos entre los diferentes módulos de la
aplicación, alimentar el modelo de redes neuronales planteado
y guardar los resultados obtenidos del proceso de entrenamiento y
predicción.
Los parámetros de la red se ingresan a la aplicación a
través de un ayudante el cual permite paso a paso definir la
topología de la red (cantidad de capas y neuronas por cada capa
que conforman la estructura o arquitectura de la red), los procesos
previos a el entrenamiento que se le aplicarán a los datos y
los métodos de optimización, con sus respectivos
parámetros, que se aplicará en el modelo.
Tiene herramientas de visualización de datos las cuales ayudan
a tomar decisiones sobre que parámetros de la red deben ser ingresados.
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