基于模糊神经网络的沉积环境判别方法研究.pdf

"基于模糊神经网络的沉积环境判别方法研究" 本研究提出了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法，以解决粒度分析和沉积环境之间的密切关系问题。该方法结合了模糊逻辑和人工神经网络的优点，使用碎屑岩的关键粒度参数作为网络的输入，通过标准化、模糊化和去模糊化等过程，使得模糊推理与神经网络充分结合。 在沉积环境判别中，粒度分析和沉积环境之间存在着密切的关系。粒度分析可以反映沉积环境的变化，而沉积环境的变化也会影响粒度分析的结果。因此，开发了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法，以解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题。 该方法的核心是使用模糊神经网络来识别沉积环境。模糊神经网络可以处理不确定性和模糊性，能够很好地解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题。该方法还可以解决传统BP神经网络在沉积环境判别中的缺陷，例如BP神经网络的收敛速度慢、误判率高等问题。 在实验中，该方法的误判率仅为9.1%，明显低于BP神经网络的32.1%。同时，该方法的收敛速度也比BP神经网络快很多。这些结果表明，该方法能够满足实际工程的需求，能够有效地解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题。 本研究提出了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法，该方法可以解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题，具有很高的实用价值和应用前景。 知识点： 1. 模糊神经网络：一种结合模糊逻辑和人工神经网络的方法，能够处理不确定性和模糊性，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。 2. 沉积环境判别：一种根据粒度分析结果判别沉积环境的方法，能够解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题。 3. 粒度分析：一种通过分析粒度参数来研究沉积环境的方法，能够反映沉积环境的变化。 4. 模糊逻辑：一种处理不确定性和模糊性的方法，广泛应用于人工智能、机器学习等领域。 5. 人工神经网络：一种模仿人脑神经网络结构的计算模型，能够解决复杂的模式识别和分类问题。 本研究提出了一种基于模糊神经网络的沉积环境判别方法，该方法能够解决粒度分析和沉积环境之间的关系问题，具有很高的实用价值和应用前景。