| 作者简历 | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-26页 |
| 1.2.1 石油储层含油性识别技术的研究现状 | 第20页 |
| 1.2.2 差分演化算法的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.3 特征选择的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.2.4 规则提取方法的研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3 研究目的及研究内容 | 第26-31页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第26页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第26-29页 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 | 第29页 |
| 1.3.4 研究技术路线 | 第29-31页 |
| 1.3.5 创新点 | 第31页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第31-33页 |
| 第二章 差分演化算法 | 第33-47页 |
| 2.1 标准差分演化算法 | 第33-40页 |
| 2.1.1 初始化种群及编码 | 第33-34页 |
| 2.1.2 变异操作 | 第34-35页 |
| 2.1.3 交叉操作 | 第35-36页 |
| 2.1.4 选择操作 | 第36页 |
| 2.1.5 标准差分演化算法的控制参数 | 第36-37页 |
| 2.1.6 标准差分演化算法的基本流程 | 第37-40页 |
| 2.2 差分演化算法的研究方向 | 第40-43页 |
| 2.3 五种改进的差分演化算法 | 第43-46页 |
| 2.3.1 jDE算法 | 第43页 |
| 2.3.2 JADE算法 | 第43-44页 |
| 2.3.3 SaDE算法 | 第44-45页 |
| 2.3.4 EPSDE算法 | 第45页 |
| 2.3.5 CoDE算法 | 第45-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于模拟退火的增强型参数自适应差分演化算法 | 第47-70页 |
| 3.1 算法的思想 | 第47页 |
| 3.2 算法的流程 | 第47-51页 |
| 3.3 实验研究 | 第51-68页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第51-53页 |
| 3.3.2 ESADE算法和其他改进差分演化算法性能的比较 | 第53-58页 |
| 3.3.3 ESADE算法和PSO算法性能的比较 | 第58-61页 |
| 3.3.4 模拟退火算法对ESADE算法性能的影响 | 第61-62页 |
| 3.3.5 控制参数对ESADE算法性能的影响 | 第62-66页 |
| 3.3.6 ESADE算法在解决现实问题上的性能分析 | 第66-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于ESADE的特征选择算法 | 第70-91页 |
| 4.1 特征选择算法的介绍 | 第70-73页 |
| 4.1.1 ReliefF算法 | 第71-72页 |
| 4.1.2 BIF算法 | 第72-73页 |
| 4.1.3 FCBF算法 | 第73页 |
| 4.2 分类算法的介绍 | 第73-78页 |
| 4.2.1 K均值算法 | 第74页 |
| 4.2.2 模糊C均值算法 | 第74-76页 |
| 4.2.3 K近邻算法 | 第76-77页 |
| 4.2.4 自组织特征映射神经网络算法 | 第77-78页 |
| 4.3 基于ESADE的特征选择算法的介绍 | 第78-82页 |
| 4.3.1 基于ESADE的特征选择算法的基本思想 | 第78页 |
| 4.3.2 基于ESADE的特征选择算法的结构分析 | 第78-82页 |
| 4.4 基于ESADE的特征选择算法的实验研究 | 第82-89页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第83-84页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第84页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第84-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 基于ESADE的规则提取算法 | 第91-117页 |
| 5.1 规则提取的简介 | 第91-96页 |
| 5.1.1 规则提取的基本概念 | 第92-93页 |
| 5.1.2 分类规则提取的介绍 | 第93-96页 |
| 5.2 基于ESADE的规则提取算法介绍 | 第96-100页 |
| 5.2.1 ESADE-Rule算法的个体结构分析 | 第97-98页 |
| 5.2.2 ESADE-Rule算法的个体结构举例 | 第98-99页 |
| 5.2.3 ESADE-Rule算法中规则的冲突 | 第99-100页 |
| 5.2.4 ESADE-Rule算法中的评估准则 | 第100页 |
| 5.3 基于ESADE的规则提取算法的实验研究 | 第100-115页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第101页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第101-102页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第102-115页 |
| 5.4 本章小结 | 第115-117页 |
| 第六章 江汉油田储层含油性识别 | 第117-137页 |
| 6.1 江汉油田测井数据介绍 | 第117-119页 |
| 6.2 测井数据的预处理 | 第119-122页 |
| 6.2.1 测井数据的属性关系分析 | 第119-121页 |
| 6.2.2 测井数据的标准化 | 第121-122页 |
| 6.3 基于ESADE的特征选择算法在测井数据上的应用 | 第122-127页 |
| 6.3.1 实验设置 | 第122-123页 |
| 6.3.2 结果与分析 | 第123-127页 |
| 6.4 基于ESADE的规则提取算法在测井数据上的应用 | 第127-135页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第128页 |
| 6.4.2 结果与分析 | 第128-135页 |
| 6.5 本章小结 | 第135-137页 |
| 第七章 总结与展望 | 第137-140页 |
| 7.1 总结 | 第137-138页 |
| 7.2 展望 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-155页 |
| 附录 | 第155-164页 |
