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RPROP算法在测井岩性识别中的应用
被引量：
12
1
作者
张治国
杨毅恒
夏立显
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期389-393,共5页
为了更好地解决测井岩性识别问题,引入一种快速实用的BP算法Resilient Backpropaga tion (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究。结果表明,应用...
为了更好地解决测井岩性识别问题,引入一种快速实用的BP算法Resilient Backpropaga tion (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究。结果表明,应用RPROP算法进行测井资料岩性识别,识别的准确率较高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景。
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关键词
rprop
算法
BP神经网络
测井资料
岩性识别
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职称材料
RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用
被引量：
10
2
作者
张治国
杨毅恒
+1 位作者
夏立显
贾永红
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2008年第3期898-902,共5页
为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法—Resilient Backpropagation(RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果...
为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法—Resilient Backpropagation(RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果表明,应用RPROP算法进行火成岩岩石分类,分类的准确率高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景.
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关键词
rprop
算法
BP神经网络
火成岩
分类
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职称材料
基于动态RPROP算法的对角递归神经网络
3
作者
王晓燕
杨富龙
《科技创新与应用》
2021年第14期24-27,共4页
在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络...
在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络连接权值改变量对本次权值改变量产生影响。并将基于该算法的对角递归神经网络用于非线性时变系统的辨识,仿真结果表明该算法可以有效提高辨识效果、网络的收敛速度和辨识精度。
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关键词
动态
rprop
算法
对角递归神经网络
非线性时变系统辨识
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职称材料
题名
RPROP算法在测井岩性识别中的应用
被引量：
12
1
作者
张治国
杨毅恒
夏立显
机构
吉林大学综合信息矿产预测研究所
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期389-393,共5页
基金
国家"863"计划项目(2001AA135120 1)
文摘
为了更好地解决测井岩性识别问题,引入一种快速实用的BP算法Resilient Backpropaga tion (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究。结果表明,应用RPROP算法进行测井资料岩性识别,识别的准确率较高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景。
关键词
rprop
算法
BP神经网络
测井资料
岩性识别
Keywords
resilient
backpropagation(
rprop
)
algorithm
backpropagation neural network
logging data
lithologic identification
分类号
P631.81 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用
被引量：
10
2
作者
张治国
杨毅恒
夏立显
贾永红
机构
武汉大学遥感信息工程学院
北京信息科技大学理学院
吉林大学综合信息矿产预测研究所
出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2008年第3期898-902,共5页
基金
国家"863"计划项目(2001AA135120-2)资助
文摘
为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法—Resilient Backpropagation(RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果表明,应用RPROP算法进行火成岩岩石分类,分类的准确率高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景.
关键词
rprop
算法
BP神经网络
火成岩
分类
Keywords
resilient
backpropagation（
rprop
）
algorithm
, backpropagation neural network, igneous rock, classification
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于动态RPROP算法的对角递归神经网络
3
作者
王晓燕
杨富龙
机构
兰州城市学院培黎机械工程学院
兰州理工大学电子与信息工程学院
出处
《科技创新与应用》
2021年第14期24-27,共4页
文摘
在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络连接权值改变量对本次权值改变量产生影响。并将基于该算法的对角递归神经网络用于非线性时变系统的辨识,仿真结果表明该算法可以有效提高辨识效果、网络的收敛速度和辨识精度。
关键词
动态
rprop
算法
对角递归神经网络
非线性时变系统辨识
Keywords
resilient
back-propagation
(
rprop
)
algorithm
Diagonal Recurrent Neural Network(DRNN)
nonlinear time-varying system identification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RPROP算法在测井岩性识别中的应用
张治国
杨毅恒
夏立显
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用
张治国
杨毅恒
夏立显
贾永红
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2008
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于动态RPROP算法的对角递归神经网络
王晓燕
杨富龙
《科技创新与应用》
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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