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计算智能即用计算机模拟和再现人类的某些智能行为，主要包括神经网络、模糊技术和进化计算等技术．针对地震勘探中油水识别误差较大的问题，提出一种基于计算智能的神经网络识别技术，首先进行地震波属性提取，然后对所取属性进行预处理，再用神经网络进行学习训练，最后进行油水识别或预测．实际试验选取我国油田某区的典型地震勘探数据作为试验资料，提取出六种时间、振幅等有用属性，采用BP和LM两种算法的进行网络训练比较，得到LM优于BP算法．实际应用表明，基于计算智能的此种油水识别方法是切实可行的，可以达到识别系统理想的精度要求