自组织神经网络在煤矿地质异常的横向预测中的应用

• 作者: 刘兆国 董守华 陈晓磊
• 来源期刊: 能源技术与管理
• 学科: 地球科学
• 关键词: 自组织神经网络 预测 特征参数 地震勘探
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 电子与计算机技术
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 分类号: P631.44
• 字数: 1577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9943-B.2005.04.035

摘要

自组织神经网络是一种学习能力强、收敛速度快的智能系统,可用于解决分类、聚类、识别异常等问题.依据煤田地震勘探中的地震波运动学和动力学特征,提取地震波的最大互相关系数、分形关联维、主频、频带宽度、主频带能量共五组特征参数,利用自组织神经网络横向预测地质异常.计算结果表明,该方法可行,可望成为预测地质异常的一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董守华		69	536	11.0	20.0
2	陈晓磊		1	0	0.0	0.0