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基于神经网络的录井导向专家系统研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 问题的提出、研究的必要性第10-11页
    1.2 国内外研究概况及发展趋势第11-18页
    1.3 本文主要研究内容、研究思路第18-21页
        1.3.1 主要研究内容第18-19页
        1.3.2 研究思路第19-21页
第二章 录井导向专家系统的基本理论第21-26页
    2.1 录井导向专家系统的一般结构第21-22页
        2.1.1 系统的一般结构第21页
        2.1.2 系统的功能特点第21-22页
    2.2 录井导向专家系统中知识的获取策略第22-24页
        2.2.1 传统的知识获取方法第22-23页
        2.2.2 录井导向专家系统中知识获取方法第23-24页
    2.3 知识表示方法第24-26页
        2.3.1 知识表示的概念第24-25页
        2.3.2 基于神经网络知识的表示方法第25-26页
第三章 基于神经网络的录井导向专家系统技术第26-39页
    3.1 专家系统结构第26-27页
        3.1.1 专家系统的概念和特征第26页
        3.1.2 专家系统的基本组成第26-27页
    3.2 神经网络基本理论第27-39页
        3.2.1 生物神经网络模型第28-30页
        3.2.2 人工神经网络模型第30-33页
        3.2.3 神经网络的结构分类第33-36页
        3.2.4 神经网络的关键技术第36-39页
第四章 录井导向专家系统的设计与实现第39-66页
    4.1 参数的提取与数据预处理第39-40页
        4.1.1 参数提取第39页
        4.1.2 数据预处理第39-40页
    4.2 基于神经网络的录井导向专家系统第40-44页
        4.2.1 专家系统与神经网络的结合方法第40-42页
        4.2.2 系统的知识表示与获取第42-44页
    4.3 系统设计第44-54页
        4.3.1 知识库设计第44-50页
        4.3.2 推理机设计第50-54页
    4.4 系统实现第54-61页
        4.4.1 曲线预测第54-57页
        4.4.2 系统的核心类实现第57-59页
        4.4.3 系统时序图第59-61页
    4.5 曲线的预测建立过程第61-66页
第五章 系统模拟结果第66-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73页
    6.2 未来展望第73-75页
参考文献第75-77页
致谢第77页

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