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地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法
引用本文:陈明,何凯涛,王全明.地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法[J].物探化探计算技术,2005,27(1):75-77.
作者姓名:陈明  何凯涛  王全明
作者单位:1. 国家地质实验测试中心,北京,100037
2. 中国地质调查局,北京,100081;中国国防科技大学,长沙,410073
3. 中国地质调查局,北京,100081
基金项目:国家863项目(2001AA135120),国家973项目(G1999045708),国家自然科学基金(49973015)
摘    要:径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。

关 键 词:径向基网络  插值  信息  数学地质  人工神经网络
文章编号:1001-1749(2005)01-0075-03
修稿时间:2004年6月3日

The algorithm of RBF network for discrete data gridding
CHEN Ming,HE Kai-tao,WANG Quan-ming.The algorithm of RBF network for discrete data gridding[J].Computing Techniques For Geophysical and Geochemical Exploration,2005,27(1):75-77.
Authors:CHEN Ming  HE Kai-tao  WANG Quan-ming
Institution:CHEN Ming~1,HE Kai-tao~
Abstract:RBF network is an perfect tool for discrete data grid fitting to various kinds of data distribution and boundary condition. It has rapid convergence rate to fit arbitrary complex surface. Experiments show that better effect can be achieved if Gauss RBF and suitable coefficient of skewness are used.
Keywords:radial base function  interpolation  information  mathematical geology  ANN
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