用人工神经网络自动拾取速度谱

【摘要】 目前普遍采用在速度谱上逐点进行手工拾取的方法，不仅费时，而且也不容易控制速度的横向变化。为此，本文采用误差反传播的人工神经网络（ＢＰ神经网络）来自动拾取速度谱。网络的输入是一组速度向量，它们是对某个待拾取速度谱在一定约束条件下用二叉排序树方法选出的一组回想输入向量，网络输出节点的值代表了实际输入速度向量与样本向量的逼近程度。对一个新的速度谱要用上次拾取的邻近的叠加速度重新训练网络，然后再进行拾取，直到所有谱都拾取完。这样的网络就可以适应速度的横向变化。 实际应用表明，ＢＰ神经网络完全可以取代手工拾取，且省时，５０个谱只需２０ｍｉｎ左右；省力，只需提供一个谱样本，不需其它干预，而且具有较高的精度。更多还原