一种基于正向云变换的混合计算神经网络及其应用
许少华
陈妍
许辰
张亚光
1.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1633182.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1633183.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1633184.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
摘要：针对数值信息与定性领域知识相互融合的计算问题，提出了一种基于云变换的混合计算神经网络模型。利用正向正态云发生器可实现定性概念到量化数值描述之间不确定关系的转换机制，建立基于云变换的混合信息计算逻辑和神经网络模型。将定性概念谓词通过云变换在概率意义下转换为数值变量，把计算规则表示为神经元，利用神经网络的学习性质来实现对定量与定性混合信息的自适应计算和推理。在算法设计中，将网络性质参数整合为一个粒子，利用粒子群算法对混合计算神经网络进行整体优化求解。以石油地质研究中的沉积微相自动识别为例，实验结果验证了模型和算法的有效性。
关键词：神经网络云模型过程推理学习算法粒子群优化
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61170132)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2284-2288 )
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