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1、第22卷第3期西南石油学院学报Vol.22No.32000年8月JournalofSouthwestPetroleumInstituteAug2000文章编号:1000-2634(2000)03-0098-03X一种基于模糊神经网络的知识获取方法曹谢东,赵金洲,李允,黄光燕,杨垒(西南石油学院,四川南充637001)摘要:从收集的数据中获取知识一直是一个难点。符号智能和计算智能是模拟人类智能认知层次模型的两个方面,其中的模糊逻辑系统与神经计算是当代人工智能的重要发展趋向,神经计算通过目标系统的响应数据进行学习,模糊模型易于理解,它们的结
2、合将优势互补。总结了石油勘探开发信息处理多专家系统的开发中,运用模糊神经网络模型获取知识的研究和实现。关键词:神经网络;人工智能;模糊数学中图分类号:TE389.1文献标识码:A取模糊规则的研究和尝试,取得了良好的结果。引言石油勘探开发信息处理中既有结构化特点又有1模糊神经网络结构非结构化特点的问题,一种途径是采用紧偶合的定所建立的模糊神经网络采用5层前向型模型性到定量相结合的方式作来解决。实践证明,模糊(如图1所示)。信息处理技术由于对知识提出一种可能的描述和处第1层为输入层,输入信息为模糊变量论域之理的方法,可以解决这类信息系统中的
3、很大一部分等级;第2层神经元使输入信息模糊化,这里模糊变问题,以及一些人与系统协同工作时的学习过程,是量隶属函数选用钟型分布,即解决定性到定量的综合集成等问题的有效方法。但x-ay=e-σ是隶属函数和规则却不易调整和改变;神经网络用于模拟人脑神经元活动的过程(包括“对信息加工、其中a、σ分别为相应钟型隶属函数的中心和宽度;第3层神经元构成规则前件,即处理、存贮和搜索等过程)。其基本特点是:分布式2323y′=min{(wy)
4、w≠0}存贮,并行处理,自组织自学习。神经网络有着很好23其中w=0或1,代表第2、3层间的连接权值。将的学习能
5、力和准确拟合任意非线性函数的能力,并由自组织学习后决定;可通过目标系统的响应数据进行学习,不断提高拟第4层处理有关规则神经元节点的输出,即合的精度。但是对神经网络的内部过程,所存储的l34知识的理解却是个难题。yout=min{1,∑(wi,y′)}i=1如果能构造这样的智能系统,它即能像模糊模34其中wi(i=1,2,⋯,l)为第3、4层间的连接型那样易于理解,又具有神经网络的准确拟合能力权值,其初始时为1,经自组织学习后,置为0或1;和学习能力,一条很自然的技术路线是将模糊系统第5层为结论层,对输出隶属函数通过对应的与神经网络系统结
6、合。神经元采用重心法予以判定,即:为此,我们在石油勘探开发信息综合集成应用ssz=∑(aout·σout·yout)∑(σout·yout)(1)系统之多专家系统的开发中,通过大量数据样本获k=1h=1X收稿日期:2000-03-22基金项目:国家863计划项目(863-306-ZT04-03-3)、“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室开放基金(PLN9715)。作者简介:曹谢东(1954-),男(汉族),四川成都人,副教授,从事人工智能和系统集成研究。©1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicP
7、ublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第3期曹谢东等:一种基于模糊神经网络的知识获取方法99其中a′out—输出隶属函数的中心值。为yj,期望输出zk对第4层某个模糊变量结点的反向输出为Ok,其间的连接权值为w′。当这两个神经元的活性值都增加,则w′亦增强,则有Δw′∝ΔOk∧Δy′j≈ΔOk·Δy′j(7)即学习样本通过Δy′j和ΔOk的竞争来对权值Δw′调整。当sgn[Ok(t)-Ok(t-1)]=1时,有Δw′(t)≈Δy′j(t)(8)通常选取w′(t21)≈yj
8、(t-1),则Δw′(t)≈ΔOk(t)·Δy′j(t)≈ΔOk(t)[y′j(t)-w′(t-1)](9)于是对第3、4层间的连接权值的调整,仅发生在ΔOk(t)=1时。多次竞争学习后,第3、4层间的连接权值w′代图1模糊神经网络模型结构表了对应规则结论的影响程度,我们将删除那些与每一个输出模糊变量结点的连接权值都很小(如小2初值设定于0.001)的规则结点,即将对应连接权值置为0;反之连接权值最大者置为1。这样规则结点数将产生模糊变量“L(大、好)”、“M(中、较好)”、“S变化,每条模糊规则即与一个规则结点对应。(小、一般)”钟型
9、隶属函数的中心值之初值aj可设为:0.0,0.5,和1.0,宽度参数σ初值设可为0.05。4规则模糊变量修正首先初调各模糊变量隶属函数的中心值,有T‖x(t)-a′(t)‖=min{‖x(t)-aj(t)‖
