演化神经网络学习方法及其应用

• 作者: 安鸿伟 张兴焰 张淑芹 彭真明 龙雨风
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: BP网络 遗传算法 演化训练 地震参数 声波曲线重建
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 193-197
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2001.02.008

摘要

在基于梯度下降原理的BP网络学习过程中,权值的获取方法是采用某个确定的权值变化规则,然后在训练中逐步调整,最终得到一个较好的权值分布.但它往往会因非线性多极值目标函数而陷于局部最优解.本文采用全局寻优的遗传算法(GA)和基于梯度下降的局部寻优反传算法(BP)相结合来训练网络,使网络的连接权在不断迭代过程中自适应演化.通过在NH地区利用井旁道地震特征参数外推重建井底以下声波曲线的实践,表明这种演化学习方法可以克服传统方法的不足,而且还能避免训练中的"伪学习”现象,提高网络的推广预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安鸿伟	成都理工学院信息工程与地球物理系	6	181	4.0	6.0
2	张淑芹	中原油田分公司勘探开发研究院	5	27	1.0	5.0
3	张兴焰	中原油田分公司勘探开发研究院	11	147	7.0	11.0
4	彭真明	成都理工学院信息工程与地球物理系	8	151	7.0	8.0
5	龙雨风	中原油田分公司勘探开发研究院	1	24	1.0	1.0