基于模糊神经网络的沉积环境判别方法研究

摘要：

由于粒度分析与沉积环境间密切的关系，针对模糊逻辑与人工神经网络各自的优点，提出了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法．它以碎屑岩的关键粒度参数作为网络的输入，通过标准化和模糊化及输出的去模糊化等过程，使得模糊推理与神经网络充分结合．实验证明，这种模型判别相应沉积环境的误判率为9．1％，明显低于BP神经网络的32．1％且收敛速度更快，更能够满足实际工程的需求．

关键词：模糊神经网络、沉积环境、判别分析、粒度分析、分类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61273118

在线出版日期：2015-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-52,103