改进SOFM网络算法及其在裂隙统计分析中的应用

摘要：

在分析SOFM自组织特征映射神经网络原有算法的基础上,从提高算法收敛速度出发,提出了一种改进算法.该算法首先采用C均值法从输入数据中寻找出N2个聚类中心,然后用一种启发式的方法把选取的N2个数据点放置到一个N×N的空阵列中.利用这种算法,可以避免传统SOFM算法中不断地用大量的数据去调整连接权的过程,从而快速地构造特征映射.应用这种算法,通过对某隧道工程围岩裂隙统计数据的快速分类、仿真判别,为围岩渗透性评价计算提供精确程度较高的量化依据,取得了较好的效果.

关键词：SOFM神经网络、自组织映射、无监督学习、裂隙统计

所属期刊栏目：14

分类号：P642;P694(水文地质学与工程地质学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-50