【摘 要】
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针对抽油机井示功图模式诊断问题,提出了一种基于过程神经元网络的动态诊断模型和方法。过程神经元网络（PNN）的输入和连接权均可以是时变函数,通过对训练函数样本集的学习,可自
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针对抽油机井示功图模式诊断问题,提出了一种基于过程神经元网络的动态诊断模型和方法。过程神经元网络（PNN）的输入和连接权均可以是时变函数,通过对训练函数样本集的学习,可自动抽取时变函数样本的过程模式特征,并可将多个过程特征加以组合形成类别输出,在机制上对时变信号的分类问题具有较好的适应性。建立了一种基于PNN的动态诊断模型和方法,给出了基于函数基展开结合梯度下降的学习算法,对油田实测的抽油机井示功图进行工作状态识别,取得了较好的应用效果。
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