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人工神经网络算法在微震信号识别中的应用

人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序,以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索,简要介绍人工神经网络的发展历史。

1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今,并且直接影响着这一领域研究的进展。因而,他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机,标志着电子计算机时代的开始。1948年,他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别,提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是,由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速,迫使他放弃了神经网络研究的新途径,继续投身于指令存储式计算机技术的研究,并在此领域作出了巨大贡献。虽然,冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的,但他也是人工神经网络研究的先驱之一。

50年代末,F·Rosenblatt设计制作了“感知机”,它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时,世界上许多实验室仿效制作感知机,分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而,这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久,许多人陆续放弃了这方面的研究工作,这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期,许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题,使感知机的工作得不到重视;其次,当时的电子技术工艺水平比较落后,主要的元件是电子管或晶体管,利用它们制作的神经网络体积庞大,价格昂贵,要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的;另外,在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的,它不能解决如异感这样的基本问题,而且多层网络还不能找到有效的计算方法,这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期,人工神经网络的研究进入了低潮。

另外,在60年代初期,Widrow提出了自适应线性元件网络,这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来,在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时,这些工作虽未标出神经网络的名称,而实际上就是一种人工神经网络模型。

随着人们对感知机兴趣的衰退,神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期,模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平,完全付诸实用化,此外,数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示,向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文,引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即,一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作,形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

1985年,AckleyHintonSejnowski将模拟退火算法应用到神经网络训练中,提出了Boltzmann机,该算法具有逃离极值的优点,但是训练时间需要很长。

1986年,RumelhartHintonWilliams提出了多层前馈神经网络的学习算法,即BP算法。它从证明的角度推导算法的正确性,是学习算法有理论依据。从学习算法角度上看,是一个很大的进步。

1988年,BroomheadLowe第一次提出了径向基网络:RBF网络。

总体来说,神经网络经历了从高潮到低谷,再到高潮的阶段,充满曲折的过程。

中科微震采用人工神经网络算法,在微震爆破信号识别方面进行了深入的研究,使用的是卷积神经网络的深度学习算法的一种,是基于基本深度神经网络的衍生。CNN的卷积层和池化层是其不同于其他网络的独特之处,它们使CNN具有了局部连接、权值共享和池化三大特点,使CNN具有强大的泛化能力和鲁棒性。模型结构如图1所示,包括卷积、池化、激活函数、全连接和FP/BP原理等。

中科微震获得了不少进展,识别率逐步提高,大大减少了人工筛选有用信号的难度,提高了工作效率,也为缩短预警时间提供了可靠的手段。


     



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