【摘 要】
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本文是在研究了SOFM算法的基础上，对该算法进行改进，得到自组织神经网络树——SONT结构，结合地震勘探中的油气检测问题，实现了对油气识别的具体算法。 论文首先介绍了SOFM的基
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本文是在研究了SOFM算法的基础上，对该算法进行改进，得到自组织神经网络树——SONT结构，结合地震勘探中的油气检测问题，实现了对油气识别的具体算法。 论文首先介绍了SOFM的基本原理和实现方法，接着在其基础上对具体算法进行改进，用K-L变换对原始数据进行特征提取，选取出特征变量，结合C-均值和ISODATA算法对特征变量进行预分类，按照本文中介绍的方法在底层预置神经元，在中间层对神经原进行合并和删除，加强了该网络的抗干扰性和稳定性。 把这种网络结构运用于油气模式识别问题中，并且和判别方法、回归分析的方法进行比较，得到了较为理想的效果。实践表明，SONT是一种行之有效的分类方法。 在本次的研究过程中，成功地开发了SONT的应用程序，并且提出了神经元预置和自行调整网络结构的观点，不仅在本次的油气预测中起了一定的指导作用，而且还为无监督的模式识别在其它领域的运用提供了新的借鉴。
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