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神经网络串行训练并行处理
引用本文:张向君,李幼铭,崔凤林,司程林.神经网络串行训练并行处理[J].物探化探计算技术,2001,23(3):222-225.
作者姓名:张向君  李幼铭  崔凤林  司程林
作者单位:1. 中国科学院地质与地球物理研究所,
2. 大庆物探公司,
基金项目:国家自然科学基金和大庆石油管理局联合资助项目(49894190)创新项目:中国科学院知识创新工程重大项目资助课题(KZCXL-y01)
摘    要:作者在文中提出一种神经网络串行训练处理方法,它能提高神经网络学习收敛的速度,并达到提高训练精度的要求,此外,该算法还可依据实际问题的需求,自适应地扩展神经网络的容量,使得可最大限度地充分利用已知信息,达到增强神经网络预测结果可靠性的能力,作者在文中还给出了本文算法运用于大庆油田甘开发区块储层油气预测应用实例,效果良好。

关 键 词:神经网络  串行训练  并行处理  收敛速度  精度
文章编号:1001-1749(2001)03-0222-04
修稿时间:2001年4月24日

NEURAL NETWORK SERIAL TRAINING AND PARALLEL PROCESSING
ZHANG Xiang jun ,LI You ming ,CUI Feng lin ,SI Cheng lin.NEURAL NETWORK SERIAL TRAINING AND PARALLEL PROCESSING[J].Computing Techniques For Geophysical and Geochemical Exploration,2001,23(3):222-225.
Authors:ZHANG Xiang jun  LI You ming  CUI Feng lin  SI Cheng lin
Institution:ZHANG Xiang jun 1,LI You ming 1,CUI Feng lin 2,SI Cheng lin 2
Abstract:In this paper a novel approach of serial training and parallel processing in neural network training is presented, which can greatly speed up the convergence and improve the accuracy of the neural network training. Through this method, the capacity of neural networks can be adjusted automatically and the credibility of prediction results is greatly improved. A case study of hydrocarbon prediction in Daqing oil field with satisfied result is also given in the paper.
Keywords:neural networks  serial training  parallel processing  speed of convergence  accuracy
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