基于自组织映射的升金湖湿地生态服务簇功能空间分区研究

1

作者 洪安东 《山东林业科技》 2025年第2期18-25,32,共9页

随着城市化和经济的快速发展,湿地生态系统受到严重威胁,其生态服务功能也因此受到影响。生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。本研究通过解译2000、2010和2020年升金湖湿地的TM遥感影像数据,结合InVEST模型和R语... 随着城市化和经济的快速发展,湿地生态系统受到严重威胁,其生态服务功能也因此受到影响。生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。本研究通过解译2000、2010和2020年升金湖湿地的TM遥感影像数据,结合InVEST模型和R语言工具,测算湿地净初级生产力(NPP)、碳储量、生境质量和产水量的时空变化特征。利用自组织映射神经网络(SOFM)识别生态系统服务簇,并进行功能分区。研究发现,2000—2020年间,升金湖湿地的林地和旱地面积显著减少,而草滩地、水田、泥滩地和建设用地面积显著增加。NPP和产水量呈增加趋势,生境质量和碳储量呈下降趋势。通过SOFM识别出4类生态系统服务簇:关键协同区、碳储-NPP协同区、生境保护关键区和城镇发展核心区。该研究通过识别和分区生态系统服务簇,可以实现湿地保护与经济开发的协调发展,为湿地的生态系统服务优化及可持续管理提供了重要的理论支持和实际指导意义。 展开更多

关键词 升金湖湿地 生态系统服务功能 自组织映射(som) 生境质量 服务簇

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基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制 被引量：3

2

作者 阮晓钢 徐绍敏 李欣源 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期81-84,98,共5页

针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网... 针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。 展开更多

关键词 自组织特征映射图(som) 神经元 拓扑地图 地图绘制

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一种高效的自组织特征映射图的初始化方法 被引量：2

3

作者 张群洪 陈崇成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期128-131,共4页

自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织... 自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织特征映射图初始化方法,该方法形成的自组织特征映射图能够真实地表示输入样本内在关系,大大减少学习训练次数,从而有效改进了传统的SOFM算法。 展开更多

关键词 自组织特征映射图 初始化方法 加快SOFM学习过程

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多层自组织特征映射图象编码

4

作者 李慧颖 张玲 《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第5期31-32,41,共3页

本文提出了一种采用多层自组织特征映射MLSOFM实现矢量量化的方法。通过实验表明,在以相同压缩比对实际图象进行压缩时,采用MLSOFM比SLSOFM和JPEG在多项性能指标(包括NMSE、NCC、PMSE、IF)上总体性能要更优。

关键词 多层自组织特征映射 图象编码 矢量量化 数据压缩 JPEG

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基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染源反演 被引量：4

5

作者 郑哪 江思珉 +3 位作者 刘金炳 程璐 王智源 栗现文 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期220-227,共8页

根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通... 根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通过数值算例研究了SOM替代模型中训练数据样本数目和神经元数目的最优组合,以得到能够准确地表征地下水污染源强信息与观测数据之间联系的最优替代模型。算例研究结果表明:基于SOM算法的替代模型作为一种快速反演算法,在应用于地下水污染源反演问题时能有效减少计算量,并能以较高的精度对地下水污染源进行快速识别,具有良好的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 自组织映射(som) 地下水污染源反演 替代模型 逆问题

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基于SOM和SVM的遥感图像目标识别 被引量：9

6

作者 张艳宁 郑江滨 +1 位作者 候云舒 赵荣椿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期9-11,共3页

提出了一种基于自组织特征映射 (SOM)神经网络和支撑矢量机 (SVM)相结合的遥感图像目标识别方法。该方法首先利用SOM对目标进行聚类 ,然后应用SVM方法对其进行分类识别。最后将该方法应用于二值遥感图像的目标识别 ,与仅用支撑矢量机方... 提出了一种基于自组织特征映射 (SOM)神经网络和支撑矢量机 (SVM)相结合的遥感图像目标识别方法。该方法首先利用SOM对目标进行聚类 ,然后应用SVM方法对其进行分类识别。最后将该方法应用于二值遥感图像的目标识别 ,与仅用支撑矢量机方法的识别结果进行了比较 ,结果表明 ,这一方法对二值遥感图像目标具有很好的分类识别效果 ,且训练时间大幅度缩短。 展开更多

关键词 som SVM 遥感图像 目标识别 图像识别 支撑矢量机 自组织特征映射神经网络

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基于自组织映射的手写数字识别的并行实现 被引量：9

7

作者 王一木 潘赟 +2 位作者 龙彦辰 严晓浪 宦若虹 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期742-747,共6页

针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字... 针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字识别这类复杂应用,传统方法的识别率十分有限.提出的SOM简化算法可以在保证系统聚类准确率的同时,除去权值更新函数中的复杂运算,易于硬件的全并行实现.基于提出的SOM简化算法及并行电路架构,实现的手写数字识别系统的工作频率为50 MHz,单次输入的学习时间仅需200ns,实时处理性能可达400MCUPS.识别系统针对MNIST样本库的识别准确率超过81%,与经典SOM算法的准确率持平,明显优于其他SOM简化方法. 展开更多

关键词 自组织映射(som) 手写数字识别 并行实现 现场可编程门阵列(FPGA)

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三维荧光结合自组织映射神经网络考察自来水厂有机物去除效果 被引量：7

8

作者 杜尔登 郭迎庆 +2 位作者 孙悦 高乃云 王利平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1846-1851,共6页

三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、自学习的神经网络,具有自稳定性高、抗噪声能力强等特点。使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析,可以... 三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、自学习的神经网络,具有自稳定性高、抗噪声能力强等特点。使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析,可以将三维荧光光谱聚类成三类,分别对应为络氨酸类蛋白有机物、色氨酸类蛋白有机物、紫外富里酸类物质。整个自来水处理工艺能够有效的去除水体中的有机物,其中络氨酸类、色氨酸类、紫外富里酸类物质的去除率分别为84.6%,79.9%,69.1%。研究结果表明,SOM网络可以作为一种有效的水体荧光光谱分析工具,有助于优化水处理工艺参数,提高水处理工艺性能、以及自来水厂的监测和管理。 展开更多

关键词 自来水处理 三维荧光(3D-EEM) 自组织映射神经网络(som) 有机物去除

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国外灰色文献领域研究态势分析——基于自组织映射的文本挖掘方法 被引量：3

9

作者 闵超 赵宇翔 孙建军 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第10期1111-1120,共10页

为了解灰色文献在国外的研究状况，并为我国科技信息工作提供参考，利用文本挖掘技术对296篇专业会议论文进行定量分析。以论文摘要为语料，建立向量空间模型（VSM），利用自组织映射（SOM）技术和系统聚类方法，将文档、主题逐步聚类... 为了解灰色文献在国外的研究状况，并为我国科技信息工作提供参考，利用文本挖掘技术对296篇专业会议论文进行定量分析。以论文摘要为语料，建立向量空间模型（VSM），利用自组织映射（SOM）技术和系统聚类方法，将文档、主题逐步聚类，得出国外灰色文献的主要研究群体、研究主题、研究方法和应用领域。结果表明，①国外灰色文献在国家层面和机构层面拥有稳定的研究群体；②文献服务、电子灰色文献（e—GL）和知识库等方向是重点的研究主题；③文献计量方法尤其是引文分析方法是灰色文献的主要研究手段；④国外灰色文献在科技、经济、环境、教育和公共卫生等领域的研究和利用较为频繁。研究结果能够为我国科技信息工作，尤其是灰色文献信息资源的开发利用提供参考。 展开更多

关键词 自组织映射(som) 国外灰色文献 知识发现 文本挖掘 主题聚类

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一个基于自组织特征映射网络的混合神经网络结构(英文) 被引量：4

10

作者 戴群 陈松灿 王喆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1329-1336,共8页

将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严... 将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严重缺陷.提出此集成型网络的动机是,利用BP-SOM良好的知识解释能力和ICBP网络良好的推广性和自适应性构造一个ICBP-SOM模型,它具有良好的知识表示能力和极具竞争力的推广性能.在6个基准数据集上的实验结果验证了这一集成型网络的可行性和有效性. 展开更多

关键词 神经网络 圆型反向传播网络 改进的圆型反向传播网络 自组织特征映射 BP—som 分类

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基于自组织映射的期刊主题专业化与综合性分析 被引量：6

11

作者 安璐 余传明 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2012年第3期27-34,共8页

本文通过计算60种有代表性的图书情报类英文期刊从2006年至2008年的主题数量与方差,将被调查期刊按照其主题专业化与综合性分为四类。在每类期刊中选取影响因子最高的期刊,利用自组织映射的成分图分析特定期刊的主题特点。结果发现,大多... 本文通过计算60种有代表性的图书情报类英文期刊从2006年至2008年的主题数量与方差,将被调查期刊按照其主题专业化与综合性分为四类。在每类期刊中选取影响因子最高的期刊,利用自组织映射的成分图分析特定期刊的主题特点。结果发现,大多数(占85%)期刊较为均衡地报导有限数量的主题;少数(占13.3%)期刊呈现出较强的综合性,即较为均衡地报导数量较多的主题;个别(占1.7%)期刊涉猎广泛,且具有明显的主题侧重;不存在高度专业化的期刊。其中,期刊的主题数量与主题侧重程度差异(由方差反映)呈现同向变化的规律,即期刊的主题数量越多,其主题侧重程度差异也越大,反之亦然。 展开更多

关键词 期刊主题 专业化 综合性 成分图 自组织映射

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煤矿事故因素的自组织映射分布研究 被引量：4

12

作者 张江石 李泳暾 +3 位作者 秦芳 王慧超 潘雨 王梓伊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期9-15,共7页

为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络。首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中... 为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络。首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中单因素及多因素耦合对事故的映射特征,并计算因素间的耦合程度。结果表明:“事故-单因素”映射分布可反映出单因素对事故影响程度的差异性,其中管理落实不到位、安全培训不到位以及制度文件不健全等因素对煤矿事故的影响较大;“事故-多因素耦合”映射分布得到直接因素类别中违章指挥、违规作业、操作失误和不安全物态4种因素的耦合作用较强;因素耦合度分析中“体系文件不健全、安全文化欠缺-人员组织不合理”、“配套设施不齐全-安全习惯不佳”等多对因素的耦合度大于0.8,存在较强的耦合关系和因果性。 展开更多

关键词 煤矿事故 自组织映射(som) 事故致因因素 耦合关系 可视化

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雷达系统效能的可视拓扑映射图分析 被引量：1

13

作者 朱家元 冯惊雷 张恒喜 《电光与控制》 2002年第1期44-48,共5页

根据自组织神经网络原理 ,构建了基于多参数信息融合的雷达系统效能可视拓扑映射图分析模型 ,并根据模型学习获得的拓扑映射图对机载雷达效能进行了分析。通过效能模型的拓扑映射图和单参数灰度图 ,可以清晰地观察到不同型号雷达的探测... 根据自组织神经网络原理 ,构建了基于多参数信息融合的雷达系统效能可视拓扑映射图分析模型 ,并根据模型学习获得的拓扑映射图对机载雷达效能进行了分析。通过效能模型的拓扑映射图和单参数灰度图 ,可以清晰地观察到不同型号雷达的探测能力特征、参数相关性特征、参数变化趋势 ,还可对其它型号雷达效能进行相似性预测 ;同时 ,为装备效能分析提供了一种新的有效的方法。 展开更多

关键词 自组织神经网络 可视拓扑映射图 雷达系统 效能 多参数信息融合 单参数灰度图 变化趋势 模型分析

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应用自组织映射方法的北京市2005—2013年土地利用时空演变分析 被引量：7

14

作者 齐建超 刘慧平 伊尧国 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第19期6346-6354,共9页

时间序列土地利用时空演变规律分析是当前的研究热点之一,通过应用自组织映射神经网络方法进行多时间序列土地利用变化时空一体化表达与演变规律分析,探索区域土地利用变化模式。基于北京市2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用... 时间序列土地利用时空演变规律分析是当前的研究热点之一,通过应用自组织映射神经网络方法进行多时间序列土地利用变化时空一体化表达与演变规律分析,探索区域土地利用变化模式。基于北京市2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用遥感分类数据,构建自组织映射神经网络并利用其聚类和降维可视化功能对5个年份的土地利用数据同时进行训练输出,发现建设用地、耕地、林地、牧草地、园地的聚集模式,并通过对输出神经元进行二次聚类以及土地利用变化轨迹分析,获得北京市郊区5个监测时相土地利用变化的时空演变特征。结果揭示出北京市郊区2005—2013年土地利用变化具有明显的耕地型向建设用地型发展的平原区演变特征,以及向林地型发展的山区演变特征,且各区的发展具有时间上的顺序性;总体上形成6类土地利用演变轨迹。 展开更多

关键词 自组织映射(som) 土地利用变化 多时间序列 时空分析 轨迹分析

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基于Voronoi距离的鲁棒的双自组织特征映射网络 被引量：1

15

作者 夏文文 王士同 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1109-1112,共4页

提出了一种基于Voronoi距离的双自组织特征映射网络。该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络。针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,通过使用Voronoi cell的距离来取代网络中的欧式距离,增强了网络... 提出了一种基于Voronoi距离的双自组织特征映射网络。该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络。针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,通过使用Voronoi cell的距离来取代网络中的欧式距离,增强了网络的鲁棒性。将改进后的神经网络用于金融时间序列的预测,实验结果表明改进后的神经网络具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自组织映射网络 鲁棒 VORONOI图

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面向配电网大数据的自组织映射知识融合算法 被引量：6

16

作者 王鑫 赵龙 +3 位作者 张淑娟 汪玉 秦丹丹 孙伟 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期620-624,653,共6页

知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无... 知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无监督式知识融合算法。该算法通过同构数据间的数据聚类、异构数据间的本体映射以及多维数据间的自组织迭代,有效融合关联知识并保障一定的实时性要求。该算法在国网安徽省电力公司配电网知识图谱系统中进行了试点应用,通过与传统无监督学习算法的比较分析,证明了该算法在多维异构数据环境中的有效性。 展开更多

关键词 知识融合 大数据 自组织映射(som)神经网络 配电网 知识图谱

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用自组织图方法选择电动车电池堆的锂电池(英文) 被引量：8

17

作者 Paolo Raspa Leonardo Frinconi +5 位作者 Adriano Mancini Matteo Cavalletti Sauro Longhi Luca Fulimeni Paolo Bellesi Roberto Isidori 《汽车安全与节能学报》 CAS 2011年第2期157-164,共8页

电动车储存系统的一个挑战性问题是如何有效使用多层锂电池。由于产品的限制,在使用中会使电池不平衡,从而降低了电池堆的可用电量。为了生成均匀的电池堆,运用自组织图神经网络方法(SOM),开发了一种对于同源电池的选择与分类的方法。在... 电动车储存系统的一个挑战性问题是如何有效使用多层锂电池。由于产品的限制,在使用中会使电池不平衡,从而降低了电池堆的可用电量。为了生成均匀的电池堆,运用自组织图神经网络方法(SOM),开发了一种对于同源电池的选择与分类的方法。在FAAM的实验室中,搜集了测试过的LiFePO4电池的实验数据。选择中考虑的实验数据和辨识特征有:放电电压、开路电压、总容量,以及Randle等效电路模式得来的辨识参数。以每一组备选电池的充电状态(SOV)作为聚群判据,以便找到能给出电池均匀性最好结果的方法。模拟中考察了实验的电动车负荷剖面。结果表明:相比于随机的选择,在电池堆平衡的条件下,本文选用的所有方法都能使SOV变量大幅降低。基于容量和放电电压的方法给出了其中的最佳结果。 展开更多

关键词 电动车 电池选择 聚群 锂电池分类 自组织图(som) 神经网络方法

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基于自组织映射的梅雨期西太副高分型及降水特征研究 被引量：3

18

作者 高佳琦 李东宇 +1 位作者 朱晓晨 王灿月 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第4期1397-1405,共9页

为了研究梅雨期西太副高(Western Pacific subtropical high,WPSH)的变化特征及其对梅雨降水的影响,利用1951—2016年西太副高监测指数,采用自组织映射(self-organizing map,SOM)方法对梅雨期西太副高进行聚类分析,得到9种SOM分型,并利... 为了研究梅雨期西太副高(Western Pacific subtropical high,WPSH)的变化特征及其对梅雨降水的影响,利用1951—2016年西太副高监测指数,采用自组织映射(self-organizing map,SOM)方法对梅雨期西太副高进行聚类分析,得到9种SOM分型,并利用中国1 km分辨率逐月降水量数据集和中国雨季历年信息表进行不同西太副高分型下梅雨降水的特征分析。结果表明:9种梅雨期西太副高分型对应着多种不同的梅雨降水特征,纬向上,当西太副高偏东时,梅雨区降水强度偏低,反之则强度偏高。经向上,在西太副高主体位于中国陆地的前提下,脊线指数高于25°N时,梅雨区大部被副热带高压控制,整体降水偏少且有小幅度南少北多态势;脊线指数偏低时,副高控制梅雨区南部边缘或更南地区,水汽输送导致降水整体偏多。得到了不同类型副高与梅雨降水特征的对应关系,说明SOM方法能较好地对副热带高压等气象要素做出客观分型,并指导开展气候现象的相关性研究。 展开更多

关键词 梅雨 西太副高(WPSH) 自组织映射(som) 降水

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知识推理框架下的改进自组织映射方法设计

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作者 杨伟凯 王艳 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期926-935,共10页

随着互联网技术的快速发展,在智能制造过程中会伴随着出现海量的工艺知识数据,为了提升对工艺数据的充分利用和掌握,提出一种知识推理框架下的改进自组织映射算法。在协同训练的思想下,对于知识库当中的工艺知识数据进行自组织映射网络... 随着互联网技术的快速发展,在智能制造过程中会伴随着出现海量的工艺知识数据,为了提升对工艺数据的充分利用和掌握,提出一种知识推理框架下的改进自组织映射算法。在协同训练的思想下,对于知识库当中的工艺知识数据进行自组织映射网络下的筛选优胜,提高优胜单元的抗局部最优能力;利用改进自组织映射算法对特征优胜单元进行知识推理准则判断,在向量空间的映射下,通过双曲空间距离公式优选出置信度高的样本数据进行更新子代样本集;为了进一步提升特征信息的利用率,在知识推理框架下多次循环筛选提高工艺知识数据的有效预测。通过对铣削过程中真实数据进行建模仿真,验证了所提方法在面对多样本数据情况下的良好预测优化的性能。 展开更多

关键词 知识推理 预测 自组织映射 智能制造 图匹配 置信度 双曲空间 优胜单元

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利用自组织图识别和划分多次波

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作者 Robert Essenreiter 李乐中 《勘探地球物理进展》 2002年第5期70-78,共9页

人工神经网络能有效地用于识别和划分地震数据集中的多次波。可用一种特别的神经网络 ,即自组织图(SOM)建立起表征实际问题的规则。将从CMP道集中选取的地震数据属性作为输入模式 ,SOM则在抽象空间中将数据聚成不同的类。通过合成数据... 人工神经网络能有效地用于识别和划分地震数据集中的多次波。可用一种特别的神经网络 ,即自组织图(SOM)建立起表征实际问题的规则。将从CMP道集中选取的地震数据属性作为输入模式 ,SOM则在抽象空间中将数据聚成不同的类。通过合成数据和实际资料来说明如何用SOM识别和划分一次波和多次波 ,以及如何划分与地下某种生成机制相适应的各种多次波。 展开更多

关键词 自组织图 识别 划分 多次波 神经网络 som 聚类分析 地震勘探

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