CN201811281728.0，一种基于残差网络的岩性预测方法，本发明公开了一种基于残差网络的岩性预测方法，解决了岩性定性分析问题，利用残差网络可构建更深层卷积网络的特点挖掘地震属性与岩性之间的内在关系，在训练好预测模型后，能够根据地震属性形成的特征图得出其相对应的岩性类别，根据数据中岩性类别的种类个数决定输出标签的个数，即输出层神经元个数，每个神经元的输出值代表这组数据属于对应岩性类别的概率，可以更精确的表示它的岩性特征。

CN201811281728.0，一种基于残差网络的岩性预测方法，本发明公开了一种基于残差网络的岩性预测方法，解决了岩性定性分析问题，利用残差网络可构建更深层卷积网络的特点挖掘地震属性与岩性之间的内在关系，在训练好预测模型后，能够根据地震属性形成的特征图得出其相对应的岩性类别，根据数据中岩性类别的种类个数决定输出标签的个数，即输出层神经元个数，每个神经元的输出值代表这组数据属于对应岩性类别的概率，可以更精确的表示它的岩性特征。