人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地學(xué)中的應(yīng)用綜述

王良玉， 張明林， 祝洪濤， 劉 洋

(1.核工業(yè)二四三大隊(duì)， 內(nèi)蒙古 赤峰 024000； 2.中國核工業(yè)地質(zhì)局， 北京 100013)

在地球科學(xué)研究中，地學(xué)數(shù)據(jù)常常是定性和定量數(shù)據(jù)，且不同的獲取技術(shù)和獲取手段直接導(dǎo)致了地學(xué)數(shù)據(jù)的不確定性、經(jīng)驗(yàn)性、間接性、不完整性及數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)[1]。地質(zhì)工作者面臨的重要問題是如何從多源綜合信息中找到地學(xué)本質(zhì)的特征，并對地學(xué)問題進(jìn)行研究。傳統(tǒng)的分析方法是采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析、聚類分析、回歸分析、判別分析、因子分析和線性規(guī)劃等方法分析定量數(shù)據(jù)，利用數(shù)量化理論等方法分析定性數(shù)據(jù)，從而揭示地學(xué)現(xiàn)象與本質(zhì)之間的關(guān)系[2]。由于地球的演化過程是復(fù)雜的，未知變量比較多，且不具有某種統(tǒng)計(jì)分布條件，同時(shí)傳統(tǒng)方法對多源的地學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合和定量處理存在不足，因而在實(shí)際的地質(zhì)問題中傳統(tǒng)的方法難以有效的解決問題[3]。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，具有高度的并行結(jié)構(gòu)和并行實(shí)現(xiàn)能力，有較好的耐故障能力、信息融合能力、綜合推理能力和較快的總體處理能力，能有效解決地學(xué)數(shù)據(jù)處理中常見的困難[4]，是近年來地學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域里的一個(gè)熱門研究課題。

因此，論述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地學(xué)中的應(yīng)用特點(diǎn)和現(xiàn)狀，總結(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地學(xué)中主要應(yīng)用，展望人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地學(xué)中的發(fā)展趨勢，對推動地學(xué)領(lǐng)域數(shù)字化、智能化具有參考意義。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程

20世紀(jì)40年代，Warren McCulloch和Walter Pitts(1943)提出了第一個(gè)人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型(MP神經(jīng)元模型)[5]，該模型權(quán)重值都是預(yù)先設(shè)置的，并不能學(xué)習(xí)。……