【摘 要】
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探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART神经网络当中,并通过引入警戒线参数的学习机制,从而构建了一种新的有监督模糊ART网络模型.该网络的警戒线参数具有自适应确定的能力.同时,结合大庆外围油田火山碎屑岩井段测井取心数据,用该网络实现了测井岩性分类当中.结果表明,该网络具有较好的容错性,对于较离散的点集有较好的聚类效果.
【机 构】
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吉林大学 地球探测科学与技术学院,长春 130026
【出 处】
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吉林省地球物理学会2008年学术交流会
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探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART神经网络当中,并通过引入警戒线参数的学习机制,从而构建了一种新的有监督模糊ART网络模型.该网络的警戒线参数具有自适应确定的能力.同时,结合大庆外围油田火山碎屑岩井段测井取心数据,用该网络实现了测井岩性分类当中.结果表明,该网络具有较好的容错性,对于较离散的点集有较好的聚类效果.
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