面向油田开发领域的多准则智能决策模型及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究现状和发展方向 | 第9-10页 |
| ·多准则智能决策方法综述 | 第10-12页 |
| ·决策概述 | 第10-11页 |
| ·多准则决策的概念和分类 | 第11-12页 |
| ·多准则智能决策模型研究 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第15-16页 |
| 第二章 基于神经网络的智能决策模型研究 | 第16-24页 |
| ·基本BP 神经网络 | 第16-18页 |
| ·网络模型 | 第16页 |
| ·学习算法 | 第16-18页 |
| ·考虑条件约束的神经网络模型 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络的多准则决策 | 第19-21页 |
| ·实际应用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的智能决策模型研究 | 第24-41页 |
| ·模糊神经网络 | 第24-29页 |
| ·正则模糊神经网络结构 | 第24-26页 |
| ·模糊神经网络学习样本的筛选 | 第26-27页 |
| ·正则化模糊神经网络的学习算法 | 第27-28页 |
| ·在储集层伤害诊断系统中的应用 | 第28-29页 |
| ·模糊综合评判 | 第29-35页 |
| ·模糊综合评判模型 | 第29-31页 |
| ·模糊综合评判在伤害储集层改善措施优选中的应用 | 第31-35页 |
| ·模糊加权推理网络 | 第35-40页 |
| ·模糊加权推理过程神经元 | 第35页 |
| ·模糊加权推理神经网络 | 第35-37页 |
| ·加权模糊推理网络学习算法 | 第37-39页 |
| ·模糊推理网络的推理过程和应用实例 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于级联过程神经网络智能决策模型研究 | 第41-55页 |
| ·过程神经元网络 | 第41-42页 |
| ·过程神经元 | 第41-42页 |
| ·过程神经元网络 | 第42页 |
| ·级联过程神经元网络 | 第42-45页 |
| ·网络模型 | 第42-44页 |
| ·学习算法 | 第44-45页 |
| ·级联过程神经元网络训练样本集的构造 | 第45-51页 |
| ·数据预处理 | 第45-48页 |
| ·基于样条函数拟合的训练样本集构造 | 第48-49页 |
| ·基于相空间重构理论的训练样本集构造 | 第49-51页 |
| ·实际应用 | 第51-54页 |
| ·油田开发三次采油及采样数据 | 第51-52页 |
| ·基于相空间重构理论的训练样本集构造 | 第52-53页 |
| ·级联PNN 的训练及预测结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 多准则智能决策方法的应用 | 第55-62页 |
| ·开发环境与开发工具 | 第55页 |
| ·原型系统设计与实现 | 第55-56页 |
| ·现场实际应用 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 发表文章目录 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 详细摘要 | 第68-75页 |
