广东工业大学学报 ›› 2015, Vol. 32 ›› Issue (2): 48-52.doi: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.02.009
朱远鑫,刘富春
Zhu Yuan-xin, Liu Fu-chun
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.
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