2024年4月27日发(作者：)

神经网络的特点分析

神经网络的特点分析

（1） 神经网络的一般特点

作为一种正在兴起的新型技术神经网络有着自己的优势，他的主要特点如下：

① 由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法。使它较之专家系统的固定的推理方

式及传统计算机的指令程序方式更能够适应化环境的变化。总结规律，完成某种运算、推

理、识别及控制任务。因而它具有更高的智能水平，更接近人的大脑。

② 较强的容错能力，使神经网络能够和人工视觉系统一样，根据对象的主要特征去识

别对象。

③ 自学习、自组织功能及归纳能力。

以上三个特点是神经网络能够对不确定的、非结构化的信息及图像进行识别处理。石

油勘探中的大量信息就具有这种性质。因而，人工神经网络是十分适合石油勘探的信息处

理的。

（2） 自组织神经网络的特点

自组织特征映射神经网络作为神经网络的一种，既有神经网络的通用的上面所述的三

个主要的特点又有自己的特色。

① 自组织神经网络共分两层即输入层和输出层。

② 采用竞争学记机制，胜者为王，但是同时近邻也享有特权，可以跟着竞争获胜的神

经元一起调整权值，从而使得结果更加光滑，不想前面的那样粗糙。

③ 这一网络同时考虑拓扑结构的问题，即他不仅仅是对输入数据本身的分析，更考虑

到数据的拓扑机构。

权值调整的过程中和最后的结果输出都考虑了这些，使得相似的神经元在相邻的位置，

从而实现了与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。

④ 采用无导师学记机制，不需要教师信号，直接进行分类操作，使得网络的适应性更

强，应用更加的广泛，尤其是那些对于现在的人来说结果还是未知的数据的分类。顽强的

生命力使得神经网络的应用范围大大加大。

1.1.3自组织神经网络相对传统方法的优点

自组织特征映射神经网络的固有特点决定了神经网络相对传统方法的优点:

（1）自组织特性，减少人为的干预，减少人的建模工作，这一点对于数学模型不清楚

的物探数据处理尤为重要，减少不精确的甚至存在错误的模型给结果带来的负面影响。

（2）强大的自适应能力大大减少了工作人员的编程工作，使得被解放出来的处理人员

有更多的精力去考虑参数的调整对结果的影响。使得更快的改进方法成为可能。

（3）网络工作过程中考虑数据和网络的拓扑结构的问题，更类似人类大脑思考问题的