【摘 要】
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人工神经网络的研究是现代控制理论的一个重要发展方向,并且对复杂非线性系统辨识、预测及对油田生产和科研具有重要的理论和应用价值.该文应用系统辨识原理、人工神经网络理
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人工神经网络的研究是现代控制理论的一个重要发展方向,并且对复杂非线性系统辨识、预测及对油田生产和科研具有重要的理论和应用价值.该文应用系统辨识原理、人工神经网络理论、小波分析理论和最优化技术,主要完成了以下研究工作.该文首先对多层前向神经网络,提出了两个新型基于代价准则的二阶反向传播递推学习算法,并证明了它与Newton迭代算法等价和有二阶收敛速度,并分析了新算法的性能.这两种新型学习算法能够克服算法收敛速度慢的缺点,优于Karayiannis提出的二阶算法.以非线性系统黑箱辨识问题为应用背景,首先基于近年来兴起的小波分析理论,提出一种新型小波神经网络,为非线性系统建模提供一种新方法.利用VB编制相应的仿真软件,仿真结果表明该方法的有效性.最后针对深层火山岩储层预测问题,研究了一种径向基函数人工神经网络(RBFNN)方法,形成了一套适合松辽盆地深层火山岩储层预测技术.RBFNN是局部逼近网络,它具有学习速度快的优点,同时具有很强的函数逼近和模式分类的能力.通过大量的仿真和应用实例证明了该网络的优良性能.
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