基于径向基函数神经网络在非地震数据中的应用

• 作者: LUO Jun-hai 宋利霞 王绪本 王路会 罗俊海
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 神经网络 非地震数据
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 143-145
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.02.042

摘要

针对径向基函数(RBF)神经网络的非线性特点,利用已控点来训练RBF网络,而达到预测未知非地震数据控点的目的.综合已知点和预测控制点,把得到的规则数据体大致对应相应空间进行排布用以全空间成像,最后利用相关软件对处理后的非地震数据进行了三维数据的成像,从而可以显示全息的三维信息,该方法显示出很强的处理问题的能力,同时该仿真结果也表明了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗俊海	成都理工大学信息工程学院	2	9	2.0	2.0
2	宋利霞	成都理工大学信息工程学院	2	9	2.0	2.0
3	LUO Jun-hai	成都理工大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0
4	王路会	成都理工大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0