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基于遗传算法的ART网络优化及其应用研究

张洪  
【摘要】: 地震给我们人类社会造成了巨大的损失,如何运用当前的科学技术来研究地震形成的各种因素,并找出其中的发生规律从而达到预测地震的目的,是当前人工智能研究领域的一个热点和重点。运用神经网络技术来研究地震则有着一定的研究基础。 通过对相关文献的查阅后发现,由于自适应谐振理论(Adaptive ResonanceTheory,ART)网络较好地解决了传统的神经网络中稳定性与可塑性之间的矛盾,即在ART网络的学习过程中,网络既可以稳定地学习新知识,也可以对已学习的新知识做出很好的吸收处理的优点,使得其在地震预报领域里被多个学者专家所采用。值得一提的是,有监督的ART网络作为一种有效的分类器,有着成功的应用实例和广阔的应用前景。 本文中提出了一种基于属性权值的ART(Attribute Weight based AdaptiveResonance Theory)网络,其目的是为了针对现有的有监督ART网络模型中没有考虑到输入属性的重要性的情况,对其网络中的部分节点分配属性权值,然后利用不同的属性权值对节点匹配度不同的作用,产生了不同的属性权值会对分类结果出现不同的影响的结果,从而提高了预测的精准度。研究方案中还采用了遗传算法的优化机制,对属性权值进行迭代优化,然后再反馈回网络中,以便用于提高网络的预测性能。通过和其它有监督ART网络的比较性实验,验证了基于属性权值的ART网络的有效性和可靠性。根据网络自身的结构特点,本文还提出了有效的规则抽取方法,通过该方法可以得到网络中蕴含的推理规则信息,并将该信息用传统的IF-THEN结构表示出来。针对规则集本文中还进一步提出了规则精化的算法,用以提高预测的效率。 地震预报是一个世界性的难题,因为引发地震的因素很多、很复杂,并且其与地震震级之间具有不确定的非线性关系。然而,神经网络对这种非线性结构则具有良好的处理能力,因此我们将所研究的内容运用到地震的震级预测中,可以为地震预报这一课题领域提供了一种新的学习方法,将提出的规则抽取方法应用于地震预报,获取竞争规则,可以较好地提高神经网络的可信度。我们的这些研究对于地震预报这一难题的研究只是在一定程度上做出了一些探讨和尝试。


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