第一章 绪论 | 第1-11页 |
·大系统理论 | 第6页 |
·人工智能概述 | 第6-7页 |
·模糊数学和模糊性 | 第7-10页 |
·论文的各章安排 | 第10-11页 |
第二章 系统模型的建立 | 第11-28页 |
·概述 | 第11页 |
·最小二乘法 | 第11-13页 |
·推广的递推梯度法 | 第13-14页 |
·多步广义梯度法及其收敛性分析 | 第14-20页 |
·多层曲线拟合的建模方法及误差分析 | 第20-24页 |
·注水系统的基础数学模型 | 第24-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第三章 建立注水系统的知识库 | 第28-40页 |
·知识的表示法 | 第28-32页 |
·注水系统的分解 | 第32-36页 |
·知识库的建立 | 第36-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第四章 注水系统优化新理论方法 | 第40-52页 |
·人工智能理论的启发式搜索 | 第40-45页 |
·具有全局反馈的大系统直接协调方法 | 第45-46页 |
·注水系统优化运行方案的制定 | 第46-49页 |
·配水间压力和流量的计算 | 第49-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第五章 系统软件设计及应用 | 第52-54页 |
结论 | 第54-55页 |
致谢 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-58页 |
大庆石油学院 工程硕士专业学位论文摘要 | 第58-61页 |