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J-GLOBAL ID：201702245379740768   整理番号：17A1324644

遺伝的アルゴリズムの最適化に基づくBPニューラルネットワークの応用は,密度インタフェイスの逆転において適用されている。【JST・京大機械翻訳】

Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithm in the Inversion of Density Interface

著者 (3件)： Zhang Dailei (吉林大学地球探測科学与技術学院,長春,130026) ,  Huang Danian (吉林大学地球探測科学与技術学院,長春,130026) ,  Zhang Chong (吉林大学地球探測科学与技術学院,長春,130026)
資料名： Jilin Daxue Xuebao Diqiukexueban  (Jilin Daxue Xuebao Diqiukexueban)
巻： 47  号： 2  ページ： 580-588  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2699A  ISSN： 1671-5888  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： BPニューラルネットワーク法は二次元密度界面のインバージョンにおいて良好な効果が得られたが、三次元界面を反転する際、モデルがより複雑で、パラメータがより多いため、BPニューラルネットワークの収束速度とインバージョン精度はある程度低下した。逆効果を改善するために,遺伝的アルゴリズムを用いてBPニューラルネットワークの重みと閾値選択プロセスを最適化し,より良いネットワークモデルを得た。このモデルを密度界面モデルのインバージョンに応用し、予測誤差が百メートルから数十メートルまで減少し、同時に反復計算ステップ数が2/3に減少し、計算時間を有効に減少させ、インバージョン結果がより正確になった。遺伝的アルゴリズムによって最適化されたBPニューラルネットワークを用いて、フランスのある地域のモホ面の深さを反転させ、相対誤差がわずか1.8%であると予測され、比較的良い応用効果が得られた。遺伝的アルゴリズムに基づいて最適化されたBPニューラルネットワークは,密度インタフェイスのインバージョンにおいて,良好な応用価値と将来性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三次元 ,  *インタフェイス ,  CPU時間 ,  モデル ,  *遺伝的アルゴリズム ,  二次元 ,  フランス共和国 ,  *最適化 ,  予測誤差 ,  界面
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  ネットワークモデル ,  閾値選択 ,  収束速度 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： BP neural network ,  genetic algorithm ,  inversion of density interface ,  network training ,  optimization

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  土壌汚染  (FB04100T) ,  セメントの性質・分析  (YC05040F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  BPニューラルネットワーク ,  応用 ,  密度 ,  インタフェイス ,  逆転