基于GA的神经网络设计及其应用

• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 网络设计 遗传算法 自适应演化 孔隙度 学习建模
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 页码范围: 41-42,3-2
• 页数: 1页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

传统的神经网络 ,如BP网络设计 ,不仅工作效率降低 ,网络性能低下 ,而且会因非线性多极值目标函数而陷于局部最优解.该文采用全局寻优的遗传算法 (GA)来辅助网络设计 ,实现网络结构、连接权及学习规则的自适应演化.通过利用测井资料与孔隙度参数的学习建模 ,表明该方法可以克服传统方法的不足 ,具有一定的推广应用价值.