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最近、ニューラルネットワークを用いて、人間の神経細胞による優れた判断機能あるいはパターン認識機能を利用して、数式化が困難な各種制御、信号処理を行う計算機手法が多くの分野で盛んに行われている。
一方、地下構造形態および構造内の媒質の物性値を調べる技術として反射法地震探査がある。反射法地震探査では、三次元調査の普遍化に伴い、大量のデータを迅速に処理するために専用のワークステーションと呼ばれる電子計算機を用いて解析者との会話形式によるデータ処理・解釈が一般化している。
本研究では、教師信号付の階層型ネットワークを用い、誤差逆伝播のアルゴリズムにより学習を行い、反射法地震探査における各種データ処理を行うソフトウェアを開発した。開発したソフトウェアは初動波形の読取、反射波形の識別、速度解析結果の自動読取、物理検層解析における岩相判定である。
教師信号付学習機能をもった階層型ニューラルネットワークによる処理における留意点として本研究の結果以下のことが明らかになった。
1)高精度な処理結果を得るには、対象とする処理データに対して最適な階層のネットワークを構築する必要がある。
2)ネットワーク間の加重の初期値をできるだけランダムに設定する。
3)限られた個数の学習データによる学習課程においては、学習するデータは用いる順序ができるだけランダムになるようにする。
4)ネットワークの出力値が局所最小値に陥らないようにネットワーク間の荷重を修正する際に、モーメント法を用いるなどの工夫が必要である。
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