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一种基于自适应粒子滤波的多层感知器学习算法 被引量：2
1
作者 席燕辉 叶志成 彭辉 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1397-1402,共6页
针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法。该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声... 针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法。该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差。仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等。 展开更多
关键词 多层感知器 粒子滤波 自适应粒子滤波
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基于误差函数的自然梯度法及其在MLP学习中的应用 被引量：2
2
作者 李伟令 魏海坤 张侃健 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B09期152-155,共4页
在激活函数选为误差函数的条件下,给出了求Fisher信息矩阵逆的算法,并进行仿真验证.首先将自然梯度法应用于多层感知器学习中,并与BP(back-propagation)算法进行了比较,说明了自然梯度法能够加快学习速度,并且可能避免学习中出现平坦区... 在激活函数选为误差函数的条件下,给出了求Fisher信息矩阵逆的算法,并进行仿真验证.首先将自然梯度法应用于多层感知器学习中,并与BP(back-propagation)算法进行了比较,说明了自然梯度法能够加快学习速度,并且可能避免学习中出现平坦区现象,即使出现平坦区,也不会很严重.仿真验证了自然梯度法上述良好的学习性能,并且它渐近的逼近Cramer-Rao下界,从而验证了自然梯度学习是Fisher优效的,而通常的梯度法则不是Fisher优效的.另外,仿真也证实了自然梯度对训练样本中存在的噪声具有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 自然梯度法 多层感知器 Fisher信息矩阵 Fisher优效 Cramer.Rao不等式
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基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计
3
作者 张江安 杨洪柏 +1 位作者 林良明 颜国正 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期957-961,共5页
提出了一种基于最小分类错误 (MCE)训练的采用多层感知器 (MLP)结构的模式分类器设计方法 .这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法 ,将它用于 MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能 .采用 MLP实现 MCE训练中的分类... 提出了一种基于最小分类错误 (MCE)训练的采用多层感知器 (MLP)结构的模式分类器设计方法 .这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法 ,将它用于 MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能 .采用 MLP实现 MCE训练中的分类损失计算 ,从而将 MCE训练过程与 MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中 ,通过 BP算法予以实现 .这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的 。 展开更多
关键词 神经网络 设计 多层感知器 模式分类器 最小分类错误训练 模式识别 BP算法
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混沌灰狼优化算法训练多层感知器 被引量：15
4
作者 晏福 徐建中 李奉书 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期872-879,共8页
灰狼优化算法(GWO)是一种新的基于灰狼捕食行为的元启发式算法,被证明是一种具有高水平的探索和开发能力的算法。但是存在开发和探索不平衡的问题,以至于其优化性能并不理想。该文将混沌理论引入GWO中,用于平衡GWO的探索和开发,提出一... 灰狼优化算法(GWO)是一种新的基于灰狼捕食行为的元启发式算法,被证明是一种具有高水平的探索和开发能力的算法。但是存在开发和探索不平衡的问题,以至于其优化性能并不理想。该文将混沌理论引入GWO中,用于平衡GWO的探索和开发,提出一种改进的混沌灰狼优化算法(CGWO),并应用于多层感知器(MLPs)的训练。首先,基于Cubic混沌理论对GWO的位置更新公式进行改进,以增加个体的多样性,增大跳出局部最优的概率和对解空间进行深入的搜索;其次,设计一种非线性收敛因子,用于协调和平衡CGWO算法在不同迭代进化时期的探索和开发能力;最后,将CGWO算法作为MLPs的训练器,用于对3个复杂分类问题进行分类实验。结果表明:CGWO在分类准确率,避免陷入局部最优,全局收敛速度和鲁棒性方面相较于其他对比算法均具有较好的性能。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 混沌理论 非线性收敛因子 多层感知器 分类问题
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基于矿物元素指纹分析技术的中国北方大豆产地溯源研究 被引量：13
5
作者 赖翰卿 习佳林 +2 位作者 何伟忠 王朝辉 毛雪飞 《中国食物与营养》 2020年第7期17-21,共5页
目的:寻找中国北方相似地域大豆产地的溯源特性指标,以提高矿物元素指纹分析技术在大豆产地溯源方面应用的准确性和稳定性。方法:利用电感耦合等离子体质谱法测定来自中国东北和西北地区5个主要大豆主产省区的159份大豆样品中12种矿物元... 目的:寻找中国北方相似地域大豆产地的溯源特性指标,以提高矿物元素指纹分析技术在大豆产地溯源方面应用的准确性和稳定性。方法:利用电感耦合等离子体质谱法测定来自中国东北和西北地区5个主要大豆主产省区的159份大豆样品中12种矿物元素(Mg、Al、P、K、Ca、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Rb、Sr)的含量。结果:利用主成分分析对大豆产地进行初步分类,但除黑龙江外,其他产地并不能进行良好地区分,进一步利用多层感知器建立产地分类模型。训练子集、测试子集和保持子集的正确预测率分别为100.0%、92.3%和94.4%,可有效地对中国北方地区5个产地进行分类。结论:本研究可为我国大豆产地溯源体系的建立提供科学依据。 展开更多
关键词 大豆 矿物元素 指纹分析 产地溯源 多层感知器
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基于特性模型与神经网络的乳腺图像肿块自动检测技术 被引量：6
6
作者 徐伟栋 刘伟 +4 位作者 厉力华 夏顺仁 马莉 邵国良 张娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1653-1658,共6页
钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块;然后对脂肪中的肿块采用迭代阈值法进行检测... 钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块;然后对脂肪中的肿块采用迭代阈值法进行检测,对腺体中的肿块采用小波域黑洞检索法进行标记;接着采用一种基于Canny算子和能量场约束以及ANFIS控制的填充膨胀方法分割疑似肿块;最后使用一种MLP分类器剔除假阳性。实验结果表明,该算法在面对特性迥异的多种肿块时可取得较高的检测精度,并保证较低的假阳性率。 展开更多
关键词 乳腺X线图像 计算机辅助诊断 肿块 ANFIS MLP
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从受训神经-模糊模型中提取知识 被引量：1
7
作者 冯天瑾 于树松 程军娜 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2003年第1期107-114,共8页
本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内... 本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。 展开更多
关键词 多层感知器 神经-模糊模型 知识提取 权重初始化
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PSO-MLP模型预测降雨对府河氨氮的影响 被引量：1
8
作者 刘亚鑫 贾建和 +3 位作者 李洪波 闫栋华 姜甜甜 王红云 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第32期14511-14517,共7页
为研究白洋淀上游的保定市区降雨径流对府河水质的影响,采用府河2019年、2020年的常规水质监测数据,基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和多层感知机(multi-Layer perceptron, MLP)建立PSO-MLP水质预测模型。分别使用PSO... 为研究白洋淀上游的保定市区降雨径流对府河水质的影响,采用府河2019年、2020年的常规水质监测数据,基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和多层感知机(multi-Layer perceptron, MLP)建立PSO-MLP水质预测模型。分别使用PSO-MLP、MLP、一维水质模型进行对比预测。结果表明:与一维水质模型相比,PSO-MLP平均绝对误差减少64.5%~74.7%;与MLP模型相比,PSO-MLP平均绝对误差减少6.6%~12.6%。选取2021年7月的一次典型降雨对府河膳马庙、安州和南刘庄3个控制断面进行预测,表明PSO-MLP泛化能力更强,预测误差更小,优于一维水质模型和MLP模型。所建立的府河PSO-MLP水质预测模型,可以提前4 h准确预测府河各断面氨氮浓度,平均绝对误差小于0.3 mg/L,可应用于保定市区降雨径流对府河水质污染的预测预警,避免降雨径流通过府河影响白洋淀水质。 展开更多
关键词 府河 降雨径流 水质预测模型 粒子群算法(PSO) 多层感知机(MLP)
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采用同伦BP算法进行多层前向网络的训练 被引量：37
9
作者 高小榕 杨福生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第9期687-694,共8页
本文把同伦论中零点路径跟踪的概念推广到多层前向网络能量函数极小点路径的跟踪，从而提出多层前向网络一种新的训练方法──同伦ＢＰ算法（包括教师同伦和输入同伦），并且分析了其收敛性质．结合异或问题和由部分信息重建完整信号所... 本文把同伦论中零点路径跟踪的概念推广到多层前向网络能量函数极小点路径的跟踪，从而提出多层前向网络一种新的训练方法──同伦ＢＰ算法（包括教师同伦和输入同伦），并且分析了其收敛性质．结合异或问题和由部分信息重建完整信号所作仿真计算，证明此方法在收敛速度和避免陷入局部极小的能力上均明显地优于常规ＢＰ算法，体现了人类认识事物时所遵循的由简到繁、循序渐进的原则． 展开更多
关键词 神经网络 多层感知机 同伦论 BP算法
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基于神经网络模型的锅炉广义预测控制 被引量：15
10
作者 卢勇 徐向东 《热能动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期55-58,69,共5页
针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的E... 针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的Elman网络模型代替原有的多层前向BP网络模型进行了对比实验 ,效果令人满意。最后 ,利用仿真结果 。 展开更多
关键词 电站锅炉 广义预测控制 神经网络模型
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广义知识存储原理与高阶广义神经网络 被引量：9
11
作者 胡瑞敏 徐正全 +1 位作者 姚天任 李德仁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第7期59-65,共7页
本文在仔细分析神经网络知识存储方式的基础止，提出了高阶广义神经网络的概念和构成原则，讨论了其中一种典型的智能神经元模型以及据此实现的高阶广义神经网络的各项性能，最后将其与标准的ＢＰ算法进行了比较。
关键词 神经网络 模型 学习算法 BP算法 多层前馈网络
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基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究 被引量：15
12
作者 李勋 杨环 +1 位作者 殷宗敏 马金辉 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期86-92,共7页
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑... 应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。 展开更多
关键词 黄土滑坡 可视性 SEaTH算法 人工神经网络 多层感知器
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基于人工神经网络和遗传算法的网络攻击检测 被引量：13
13
作者 罗予东 陆璐 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2446-2454,共9页
针对网络攻击检测准确率较低的问题,提出基于人工神经网络和遗传算法的混合网络攻击检测算法。将多目标遗传算法和多项式逻辑回归模型组合成封装特征选择算法,利用多项式回归模型对多分类数据的高效学习能力以及多目标遗传算法的全局优... 针对网络攻击检测准确率较低的问题,提出基于人工神经网络和遗传算法的混合网络攻击检测算法。将多目标遗传算法和多项式逻辑回归模型组合成封装特征选择算法,利用多项式回归模型对多分类数据的高效学习能力以及多目标遗传算法的全局优化能力,提取数据的最优特征子集;将降维后的特征集送入感知机训练,利用重引力搜索算法搜索神经网络的参数。基于不同的网络数据集完成实验,实验结果表明,该算法有效降低了特征维度,实现了较好的检测性能。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 特征选择 多项式逻辑回归 不平衡数据分类 多层感知机
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倾角导向体控制的气烟囱识别技术及其在海拉尔盆地贝尔凹陷中的应用 被引量：12
14
作者 杨瑞召 李洋 +6 位作者 庞海玲 赵争光 文小龙 邵建欣 孙玉凤 李聪聪 王少卿 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期223-230,共8页
在调研了国内外气烟囱研究成果与思路的基础上,通过全新的地震解决方案——OpendTect平台提供的基于属性多层感知器(MLP)的人工神经网络(ANN)的方法预测气烟囱的发生概率体,并利用倾角导向体对算法进行改进,提出倾角控制下的地震气烟囱... 在调研了国内外气烟囱研究成果与思路的基础上,通过全新的地震解决方案——OpendTect平台提供的基于属性多层感知器(MLP)的人工神经网络(ANN)的方法预测气烟囱的发生概率体,并利用倾角导向体对算法进行改进,提出倾角控制下的地震气烟囱识别技术,很好地补充并发展了模式识别技术在地震勘探领域的应用。通常该技术一方面可以解释运移通道和浅层气成藏的原因;另一方面,形成的气烟囱地震数据体还可以预测源岩的发育情况;此外,对于判别断层封闭性也非常适用。最后应用这一技术对海拉尔盆地贝尔凹陷一含油区块的运移通道和成藏规律进行研究,分析该研究区的断裂发育特征和运移通道类型,总结了油源、通道、储层和盖层的空间配置关系,并建立相应的成藏模式。 展开更多
关键词 气烟囱 倾角控制 多层感知器 人工神经网络 油气运移通道 断层封闭性 成藏模式
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基于DCT和神经网络的人脸识别 被引量：5
15
作者 方宁 李景治 贺贵明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第16期53-56,共4页
人脸识别是模式识别领域的一个具有挑战性的课题,并且有着潜在的应用前景。该文提出了基于DCT和神经网络的人脸识别方法,针对人脸图像分别提取整体和局部的DCT系数共同送入多层感知机分类器分类,实验表明所提出的方法具有识别速度快、... 人脸识别是模式识别领域的一个具有挑战性的课题,并且有着潜在的应用前景。该文提出了基于DCT和神经网络的人脸识别方法,针对人脸图像分别提取整体和局部的DCT系数共同送入多层感知机分类器分类,实验表明所提出的方法具有识别速度快、识别率较高的综合优势。 展开更多
关键词 人脸识别 多层感知机 离散余弦变换 RPROP
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基于改进多层感知机的手写数字识别 被引量：11
16
作者 何平 刘紫燕 《通信技术》 2018年第9期2075-2080,共6页
针对传统多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型在手写数字识别方面识别精度不高、识别效率较低的问题,提出改进的多层感知机模型,引入Dropout解决过拟合问题,Adagrad优化参数调试过程,ReLU解决梯度弥散问题,并在TensorFlow软件... 针对传统多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型在手写数字识别方面识别精度不高、识别效率较低的问题,提出改进的多层感知机模型,引入Dropout解决过拟合问题,Adagrad优化参数调试过程,ReLU解决梯度弥散问题,并在TensorFlow软件平台上实现该改进模型。实验表明,该改进的MLP模型能够有效地进行特征学习,在提高识别性能上表现优秀。与传统MLP算法模型相比,识别准确率提高了将近7.0%,识别效率提高了27.3s。 展开更多
关键词 多层感知机 手写数字识别 DROPOUT Adagrad ReLU
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改进的多层感知机在客户流失预测中的应用 被引量：11
17
作者 夏国恩 唐琪 张显全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期257-263,共7页
针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机... 针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进,通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射,有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据,增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明,改进后的模型既有效地提高了预测的准确度,又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。 展开更多
关键词 客户流失 多层感知机 离散属性 堆叠自编码器 实体嵌入 映射
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基于多层感知器神经网络的路径损耗预测研究 被引量：11
18
作者 吴丽娜 何丹萍 +3 位作者 艾渤 王剑 官科 钟章队 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期396-404,共9页
为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据... 为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据和由环境表征方法提取的环境特征,基于MLP神经网络建立了路径损耗模型.数据实验的对比分析表明MLP神经网络能够实现路径损耗的准确预测,且环境特征的引入有助于提升模型性能.为解决干扰地物影响路径损耗模型的准确性以及模型对环境变化的敏感性问题,根据视距(line-of-sight,LoS)和非视距(non-line-of-sight,NLoS)标签改进环境表征方法,进一步提升了模型的稳定性和泛化能力.所做工作有助于了解无线电波传播特性,为无线网络优化和通信系统设计提供了理论依据. 展开更多
关键词 路径损耗模型 多层感知器(MLP) 误差反向传播 地物类型 视距 非视距(LoS NLoS)
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基于PLS-DA拉曼光谱特征提取的中性笔油墨MLP模式识别 被引量：11
19
作者 王晓宾 马枭 +1 位作者 杨蕾 李春宇 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第1期321-327,共7页
中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证。为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测。首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别分析模型;然后采用受试者工作特征曲线线下面积对预测效果... 中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证。为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测。首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别分析模型;然后采用受试者工作特征曲线线下面积对预测效果进行验证,提取出36个变量投影重要性最高的特征变量;接着将特征变量作为数据输入到隐藏层神经元数目为13的多层感知器中,最终的训练正确率为87%且无过拟合现象。将变量投影重要性的特征提取与有监督的多层感知器训练相结合,可以有效压缩数据,缩短分析时间。感知器层间的连接权重可通过自主学习进行调节,提高了中性笔油墨分类结果的可信度与正确率。 展开更多
关键词 光谱学 拉曼光谱法 偏最小二乘判别分析 变量投影重要性 多层感知器
原文传递
基于多层感知机网络的薄储层预测 被引量：10
20
作者 杜昕 范廷恩 +3 位作者 董建华 聂妍 范洪军 郭泊洋 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1178-1187,1159,共11页
相比地震反演方法和技术,基于多属性回归方法的储层预测技术能够缓解分辨率有限、过于模型化等问题,但模型泛化能力不足常造成井间薄储层预测结果不合理。为此,提出基于多层感知机深度学习网络的多属性回归薄储层预测方法,即以地震数据... 相比地震反演方法和技术,基于多属性回归方法的储层预测技术能够缓解分辨率有限、过于模型化等问题,但模型泛化能力不足常造成井间薄储层预测结果不合理。为此,提出基于多层感知机深度学习网络的多属性回归薄储层预测方法,即以地震数据(提供背景信息)、90°相移数据(提供储层结构近似信息)、储层不连续界限属性(提供储层空间分布信息)为输入,以井点高频自然伽马为期望输出,利用多层感知机深度学习网络训练模型,预测井间自然伽马值,利用自然伽马值与砂—泥岩性的高度相关特性刻画薄储层。A油田实际资料测试表明,自然伽马预测值与真实值平均相关系数达到86.4%(训练集,10口井)和85.5%(验证集,两口井),明显优于传统多属性回归方法。应用该方法解释重点层段6套小层,薄储层预测结果与156口井实钻砂岩厚度平均相关系数较相移数据提升约38%,证实该方法应用效果良好。 展开更多
关键词 薄层预测 多层感知机 深度学习 多属性回归
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