用竞争神经网络和som神经网络计算矿井突水水源判别

竞争神经网络（Competitive Neural Network）和自组织映射神经网络（Self-Organizing Map Neural Network，简称SOM）都是常用的神经网络模型，可以用于矿井突水水源判别。

竞争神经网络是一种无监督学习的神经网络模型，它通过竞争机制来实现对输入数据的分类和聚类。在矿井突水水源判别中，可以将不同的水源类型作为竞争神经网络的不同类别，通过训练网络使得每个类别对应的神经元能够竞争性地响应与该类别相关的输入模式。当新的输入数据进入网络时，竞争神经网络可以根据响应最强的神经元来判别矿井突水水源的类型。

自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督学习的神经网络模型，它能够将高维输入数据映射到低维的拓扑结构中。在矿井突水水源判别中，可以将不同的水源类型作为SOM网络中的不同类别，通过训练网络使得相似的输入模式在拓扑结构中相邻。当新的输入数据进入网络时，SOM神经网络可以根据输入数据在拓扑结构中的位置来判别矿井突水水源的类型。

综上所述，竞争神经网络和SOM神经网络都可以用于矿井突水水源判别，它们能够通过无监督学习的方式对输入数据进行分类和聚类，从而实现对矿井突水水源类型的判别。