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针对油层损害类型自动诊断问题，提出了一种基于遗传—BP融合神经网络的建模方法，根据实际问题需要确定多层前馈神经网络结构，然后利用遗传与BP相结合的方法训练神经网络，所得神经网络稳定、学习收敛速度快，同时有较强的记忆能力和识别推广能力，此模型对油层损害类型自动诊断问题具有良好的适应性，可提高决策的科学性。