基于统计学习的油藏水淹层的识别技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-41页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第16-17页 |
| ·水淹层识别物理化学方法综述 | 第17-19页 |
| ·实验室地质分析技术 | 第17页 |
| ·地球化学录井技术 | 第17-18页 |
| ·基于地球物理测井的水淹层识别和评价方法 | 第18-19页 |
| ·水淹层自动识别方法 | 第19-25页 |
| ·神经网络方法 | 第20-21页 |
| ·模糊综合评判方法 | 第21页 |
| ·混沌方法 | 第21-22页 |
| ·支持向量机方法 | 第22-23页 |
| ·模糊统计方法 | 第23-24页 |
| ·Boosting方法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25页 |
| ·统计学习理论综述 | 第25-32页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第27-31页 |
| ·最大边缘算法与支持向量机 | 第31页 |
| ·核方法 | 第31-32页 |
| ·基于Agent的信息处理系统 | 第32-38页 |
| ·Agent理念和模型 | 第32-34页 |
| ·面向Agent的软件工程 | 第34-37页 |
| ·为什么用多Agent来解决复杂问题 | 第37-38页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第38-41页 |
| 第2章 基于正则模糊神经网络的油田水淹层识别方法 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·水淹层识别的特点和困难 | 第42页 |
| ·基于正则模糊神经网络的油田水淹层识别模型 | 第42-49页 |
| ·模糊逻辑和模糊推理网络 | 第43-46页 |
| ·网络拓扑结构 | 第46-47页 |
| ·学习算法 | 第47-48页 |
| ·图像处理技术提取特征 | 第48-49页 |
| ·Boosting算法 | 第49-51页 |
| ·水淹层识别实验及结果分析 | 第51-54页 |
| ·利用正则模糊神经网络识别水淹层 | 第51-53页 |
| ·结合Boosting算法的实验结果 | 第53页 |
| ·抗噪声实验 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 基于支持向量机水淹层识别方法 | 第55-82页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·过程神经网络 | 第56-60页 |
| ·过程神经元网络模型 | 第56-58页 |
| ·过程神经网络学习算法 | 第58-60页 |
| ·特征提取 | 第60-66页 |
| ·基于B样条的信号特征提取 | 第62-63页 |
| ·基于小波变换的信号特征提取 | 第63-66页 |
| ·基于信号处理支持向量机的水淹层识别方法 | 第66-70页 |
| ·支持向量机 | 第66-68页 |
| ·基于B样条支持向量机的水淹层识别方法 | 第68-69页 |
| ·基于小波变换支持向量机的水淹层识别方法 | 第69-70页 |
| ·水淹层识别分析数据库 | 第70-75页 |
| ·相关实验 | 第75-80页 |
| ·实验数据 | 第75页 |
| ·过程神经网络实验 | 第75-76页 |
| ·基于B样条的支持向量机实验 | 第76-79页 |
| ·基于小波变换的支持向量机实验 | 第79-80页 |
| ·实验结果分析 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第4章 基于核方法的水淹层识别方法 | 第82-94页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·核的性质 | 第83-89页 |
| ·相似程度与内积 | 第83-86页 |
| ·核函数定义 | 第86-87页 |
| ·Mercer定理 | 第87-88页 |
| ·用于结构化数据的核 | 第88页 |
| ·混合核函数核构造原则 | 第88-89页 |
| ·基于核方法的水淹层识别方法 | 第89-91页 |
| ·有限个节点的B-样条核 | 第89-90页 |
| ·基于核方法的水淹层识别方法 | 第90-91页 |
| ·实验结果分析 | 第91-93页 |
| ·训练样本与特征选取 | 第91页 |
| ·核函数中B样条节点数的确定 | 第91-92页 |
| ·实验结果分析 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 基于Agent水淹层识别系统的分析与设计 | 第94-111页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·多Agent系统的开发方法及工具 | 第94-100页 |
| ·面向Agent的软件工程 | 第94-96页 |
| ·Ontology概述 | 第96-97页 |
| ·多Agent系统开发平台 | 第97-99页 |
| ·AgentBuilder介绍 | 第99-100页 |
| ·基于Agent水淹层识别系统的软件模型 | 第100-106页 |
| ·基于Agent水淹层识别系统模型分析 | 第100-102页 |
| ·基于Agent水淹层识别的软件框架 | 第102-106页 |
| ·基于Agent水淹层识别系统模型实现 | 第106-109页 |
| ·创建工程和定义Agency 结构 | 第106页 |
| ·水淹层识别Ontology创建和编辑 | 第106-107页 |
| ·对每个Agent 行为编辑 | 第107-109页 |
| ·系统测试 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 结论 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 个人简历 | 第126页 |
