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基于灰色智能的隐蔽目标识别--以地层油气目标识别为例

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·课题来源第11页
   ·课题研究意义和目的第11-12页
   ·课题研究的现状第12-14页
     ·隐蔽圈闭油场国内外研究现状第12-13页
     ·灰色神经网络研究现状第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-15页
第二章 灰色系统基本理论及灰色关联分析介绍第15-25页
   ·灰色系统的概念与基本原理第15-17页
     ·灰色系统的基本概念第15页
     ·灰色系统的基本原理第15-16页
     ·灰色系统理论的主要内容第16-17页
   ·灰色关联方法介绍第17-25页
     ·灰色关联分析概述第17-18页
     ·灰色关联度基本理论第18-20页
     ·邓氏关联度计算模型第20-21页
     ·改进的关联度介绍第21-25页
第三章 人工神经网络理论基础第25-38页
   ·引言第25页
   ·BP神经元模型第25-30页
     ·生物神经元的结构第26页
     ·生物神经元的功能和特征第26-27页
     ·人工神经元的理论模型第27-30页
   ·神经网络模型第30-34页
     ·神经网络的结构特点第30页
     ·神经网络的互连结构分类第30-31页
     ·神经网络的自学习过程第31-34页
   ·误差回传神经网络(BP)第34-38页
     ·误差回传神经网络概述第34页
     ·BP网络的计算公式第34-36页
     ·BP网络优缺点分析第36-38页
第四章 灰色滑动双子波对地下油气目标的识别第38-46页
   ·引言第38页
   ·模型介绍与算法思想第38-40页
   ·地层油气模式识别的实例第40-45页
     ·一维滑动双子波第41-42页
     ·二维滑动双子波第42-43页
     ·滑动双子波结果数据分析第43页
     ·滑动双子波模型的VC实现第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 基于灰色级联BP神经网络对地层油气的模式识别第46-56页
   ·引言第46页
   ·灰色级联BP神经网络模型第46-47页
   ·灰色级联BP神经网络软件设计和实例分析第47-55页
     ·灰色级联BP神经网络设计流程第47-48页
     ·灰色级联BP神经网络训练样本信息第48-52页
     ·灰色关联优选样本第52-53页
     ·识别结果分析第53-54页
     ·样本优化模型和灰色级联BP网络模型VC实现第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
   ·全文总结第56页
   ·未来展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-60页

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