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J-GLOBAL ID：201802276462993543   整理番号：18A1273991

適応階層的遺伝的ニューラルネットワーク検層の岩石学的同定法の研究【JST・京大機械翻訳】

The Method of Logging Lithology Identification Based on Adaptive Hierarchical Genetic Neural Network

著者 (4件)： Wen Zhiping (東華理工大学地球物理与測控技術学院,江西南昌,330013) ,  Fang Jiangxiong (東華理工大学地球物理与測控技術学院,江西南昌330013;核技術応用教育部工程研究中心,江西南昌330013;流域生態与地理環境監測国家測絵地理信息局重点実験室,江西南昌330013) ,  Liu Jun (東華理工大学地球物理与測控技術学院,江西南昌,330013) ,  Zheng Chenglong (東華理工大学地球物理与測控技術学院,江西南昌,330013)
資料名： Donghua Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Donghua Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 40  号： 4  ページ： 368-375  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3236A  ISSN： 1674-3504  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： 伝統的ニューラルネットワークの岩石認識モデルには,遅い収束速度,適切なネットワークトポロジー,および学習パラメータを選択するのが難しいので,適応可能な階層的遺伝的最適化ニューラルネットワークモデルを提示する。このモデルでは,階層的遺伝的染色体符号化法を用いて,ニューラルネットワークのトポロジーと重みの閾値パラメータを最適化し,非線形特性をもつSigmoid関数を遺伝的演算子の設計に導入した。3層の従来のニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づくニューラルネットワークモデルと比較して,実験結果は,平均認識精度が95.67%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検層 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  認知モデル ,  符号化 ,  位相幾何学 ,  *遺伝 ,  *岩石 ,  学習 ,  最適化 ,  染色体
準シソーラス用語： 認識精度 ,  神経回路網モデル ,  ネットワークトポロジー ,  収束速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： lithology identification ,  neural network ,  hierarchical genetic ,  adaption ,  crossover and mutation

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  ニューラルネットワーク ,  検層 ,  岩石学 ,  同定法 ,  研究