基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的地層斷面識別方法研究.pdf

1、協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Haken提出的一種模式識別方法，它是一個自上而下的模式識別過程。本文在分析經(jīng)典．Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要關(guān)鍵技術(shù)問題的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法，并將改進(jìn)后的算法用于解決地層斷面信息的識別。 首先介紹了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，對Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，將網(wǎng)絡(luò)分為匹配子網(wǎng)和競爭子網(wǎng)，并針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的原型選擇、模式特征空間選擇、伴隨矩陣的求解、重構(gòu)序參量、注意參數(shù)的選擇、網(wǎng)絡(luò)競

2、爭迭代等關(guān)鍵問題，在研究現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法，使網(wǎng)絡(luò)更適應(yīng)地層斷面信息的識別。 在原型選擇方面，研究了基于遺傳算法的原型選擇算法和簡單的數(shù)學(xué)平均值原型選擇算法，提出了改進(jìn)的平均值原型選擇算法；在模式特征空間選擇方面，研究了基于核函數(shù)的空間變換；在伴隨矩陣的求解方面，研究了迭代算法和逆?zhèn)嗡惴?，對兩種算法的性能進(jìn)行對比；在重構(gòu)序參量方面，分析了直接求相似度的序參量重構(gòu)算法；在注意參數(shù)的選擇方面，

3、研究了基于獎懲學(xué)習(xí)機制的注意參數(shù)訓(xùn)練算法和四種動態(tài)注意參數(shù)選擇算法，并提出改進(jìn)的獎懲機制動態(tài)注意參數(shù)選擇算法；在網(wǎng)絡(luò)的競爭迭代過程中，采用快速Haken神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)競爭。其中原型選擇算法的改進(jìn)和注意參數(shù)的選擇均是在地層信息識別方面的一個新嘗試。最后，將改進(jìn)的新算法應(yīng)用我們開發(fā)的“高速公路空間地理信息可視化管理系統(tǒng)(HSIVS)”的地層斷面信息識別問題上，并與實際地層斷面對比校驗，表明網(wǎng)絡(luò)的識別性能比經(jīng)典Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有