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  ·自組織神經網絡劃分地震微相


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目前, 利用神經網絡劃分地展微相的方法可以歸納為兩大類一類是監奮型模式識別另一類
是非監譽型模式識別。當樣本資料不足或不具代表性時, 采用監奮型模式識別容易造成強行分類
而導致錯誤結論。以網絡為代表的非監勢型模式識別的缺陷是①不能動態萊類②輸入
模式動態范圍較大時, 值小的模式不易識別③最終類別關系親近程度不清。本文對非監仔型模
式識別作了改進, 應用改進后的識別方法, 可以實現由細到粗的類別動態策類, 而且最終類別間親
近關系也非常明顯。
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