基于自适应神经网络的岩性识别动态建模

• 作者: 胡光道 邱玉宝
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 动态建模 自适应动量因子 学习率 岩性识别
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2003.02.006

摘要

针对研究对象定量研究复杂度高的地质工作,应用计算机进行定量化和信息化的研究,需要建立一定的数学模型,然而,传统的数学方法难以得到精确的数学模型,神经网络作为一非线性建摸方法,具有良好的自组织和自适应性等功能,可以逼近任意的非线性函数(映射).本文提出利用神经网络的自组织、自学习、自适应功能实现数学模型的实时建立的方法,并在反传神经算法前馈神经网络(BP)模型引入了自适应动量因子α,使得网络计算量小,收敛速度快.最后将该模型应用到某地岩性识别动态建模中,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡光道	中国地质大学数学地质遥感地质研究所	99	1965	23.0	41.0
2	邱玉宝	中国地质大学数学地质遥感地质研究所	3	18	2.0	3.0