【摘 要】
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基于离散Hopfield神经网络(DHNN)对油田产量递减曲线模型的识别进行研究,提出基于DHNN识别油田产量递减曲线模型的方法.采用模糊C均值聚类将原始产量数据样本分为4个类别,对
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基于离散Hopfield神经网络(DHNN)对油田产量递减曲线模型的识别进行研究,提出基于DHNN识别油田产量递减曲线模型的方法.采用模糊C均值聚类将原始产量数据样本分为4个类别,对应4种不同的递减曲线类型,将聚类中心单位化,借助网络吸引子图的对称性消除伪稳定态,创建能够同时且均匀地记忆在DHNN中的样本集,应用训练后的网络识别各种递减曲线模型.实际应用结果表明,用该方法可准确地识别产量数据所对应的递减曲线模型.
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