计算机在冶金中应用（人工神经-2）.ppt

在冶金行业中，计算机的应用已经变得越来越广泛，尤其是在利用人工智能技术如人工神经网络方面。人工神经网络，特别是自组织特征映射网络（Self-Organizing Feature Map, SOFM），在处理冶金数据和优化生产过程方面展现出巨大潜力。下面将详细介绍SOFM的相关知识。 自组织特征神经网络（SOFM）是受生物神经系统启发的一种模型。它模拟了人类大脑在处理信息时的竞争机制和自组织特性。在大脑皮层中，特定模式的信息输入会激发某些神经元，而抑制其他神经元，这种现象是通过后天学习逐步形成的。SOFM通过训练样本输入来模拟这一过程，将大脑皮层的反应映射到一个二维平面，形成特征图，其中神经元的位置和特性反映了输入样本的分布和相似性。 SOFM的结构特点包括输出节点之间的广泛连接，它们互相激励，并通过权重Wij(t)与输入节点相连。在训练过程中，这些权重会根据特定规则动态调整，以使节点对相同或相似输入的响应趋于一致，形成与输入模式概率分布相近的聚类。 SOFM的算法原理涉及权重的动态更新。权重wj随训练时间t变化，受比例因子α和遗忘因子β的影响。在映照过程中，节点Yj的值取决于输入信号的有无。比例因子α通常随着时间减小，以促进收敛，并与节点间的距离相关，模拟部位效应。权重调节公式描述了每次迭代时权重的更新，其中N(k)j表示影响范围，随迭代次数增加而减小，最终仅影响兴奋中心节点。 SOFM的计算步骤包括： 1. 确定比例因子α和最大迭代次数kmax。 2. 设定映照面结构，包括节点数和排列方式。 3. 给权重赋予初始值，通常采用随机方法，并设置迭代变量k=0。 4. 对每个训练样本，计算其与所有映照节点的权重距离，找到最近的节点作为兴奋中心。 5. 调整兴奋中心及其邻近节点的权重。 6. 判断是否满足收敛条件，如所有输入样本的兴奋中心保持不变或影响范围仅限于兴奋中心。 7. 如果未达到收敛，继续下一轮迭代，否则结束映照过程，进行映照图分析和样本分类。 此外，SOFM与遗传算法（GA）等其他优化方法结合，可以在冶金领域中解决更复杂的问题，如材料设计、工艺优化等。遗传算法基于达尔文的进化论，通过模拟自然选择和适者生存的过程，寻找问题的最优解。 SOFM在冶金中的应用通过模拟生物神经系统的学习和自组织过程，能够有效地处理复杂的冶金数据，优化生产流程，提高效率并降低成本。结合遗传算法等其他工具，可以进一步提升冶金行业的智能化水平。