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 |