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基于动态神经网络的系统建模理论及优化技术研究
中文名称: 基于动态神经网络的系统建模理论及优化技术研究
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论文编号: 4143237收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on System Modeling Theory and Optimization Based on Dynamic Neural Networks
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 石油工程计算技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 时变输入输出系统 动态神经网络 学习算法 系统仿真 数值积分
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 系统建模技术已成为分析、研究各种系统,特别是复杂非线性系统的重要工具,由于具有经济、可靠、易实现和可多次重复使用等优点,已(略)统进行分析、设计、实验、评估的有效手段,在科学研究和工程领域具有(略)着科学研究与工程应用领域的不断扩大,人们所面临的系统建模问题也变得越来越复杂.大多数建模对象存在着多种不确定性因素以及难以定量描述的非线性特性,并且对系统模型的描述能力和建模方法的灵活性、适用性以及智能水平要求越来越高,传统的系统建模方法在许多方面(略)前的需求,存在模型选择及建模困难、精度低、求解难度大等问题. 近几年来,智能信息处理理论和技术得到重视和发展,为解决复杂非线性动态系统的建模问题提供了一(略)由于动态神经网络具有高度非线性映射能力、大规模并行分布处理和良好的自适应学习机制,在复杂系统建模方面表现出较大的优势.因此,将动态神经网络应用到系统建模方面的研究具有很好的前景. 论文提出和建立了一种反馈动态神经网络模型,对一般过程神经网络模型的信息处理机制进行了改进.模型具有适用性强、学习效率高、对具体实际问题易于建模(略)了基于梯度—牛顿结合训练算法、基于二次样条拟...
The technique of system modeling has been an important tool(omitted)alyzing and researching all kinds of systems, especially complex systems. Because it'(omitted), trusty, easy to be implemented and can be used repeatedly, it has been an efficient means in analyzing, designing, experimenting(omitted)ating actual systems, and has extensive appl(omitted)n the fields of science and engineering. With the continually widening of the application fields of(omitted)c and engineering, the problems people encoun...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
创新点摘要第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  ·课题背景及研究意义第9页
  ·系统建模第9-11页
    ·系统建模发展历史及现状分析第9-10页
    ·系统建模基本方法第10页
    ·智能系统建模第10-11页
  ·系统建模人工神经网络方法第11-12页
  ·动态神经网络第12-13页
  ·论文选题与内容安排第13-15页
    ·论文选题第13页
    ·内容安排第13-15页
第2章 系统建模基本理论和方法第15-22页
  ·动态系统模型第15-16页
    ·离散动态系统第15页
    ·连续动态系统第15页
    ·混合动态系统第15-16页
  ·基于理论的系统建模方法第16-17页
    ·微分方程建模方法第16-17页
    ·分布参数建模方法第17页
  ·基于统计的系统建模方法第17-20页
    ·时序序列预测模型第17-18页
    ·三次样条插值法建模第18-19页
    ·回归建模第19-20页
  ·基于智能的系统建模方法第20-21页
  ·本章小结第21-22页
第3章 动态神经网络模型和算法研究第22-34页
  ·一种反馈动态神经网络模型及其算法第22-25页
    ·网络模型第22-23页
    ·学习算法第23-25页
  ·一种用于模式分类的动态神经网络模型及其算法第25-28页
    ·网络模型第26-27页
    ·学习算法第27-28页
  ·连续动态神经网络模型及其算法第28-30页
    ·网络模型第28页
    ·学习算法第28-30页
  ·动态循环网络模型及其算法第30-32页
    ·网络模型第30-31页
    ·学习算法第31-32页
  ·模型的可信性评价方法研究第32-33页
  ·本章小结第33-34页
第4章 动态神经网络训练算法研究第34-42页
  ·基于梯度—牛顿法结合的学习算法第34-35页
  ·基于二次样条拟合的学习算法第35-37页
    ·样条函数第36页
    ·学习算法推导第36-37页
  ·基于数值积分的训练算法第37-40页
    ·数值积分基本公式第38页
    ·NIDNN训练算法第38-39页
    ·NIDNN算法步骤第39页
    ·实际应用第39-40页
  ·动态神经网络的优化训练算法第40-41页
  ·本章小结第41-42页
第5章 动态神经网络在油田开发中的应用第42-46页
  ·基于DNN的系统建模方法与流程第42-43页
    ·油田典型应用问题第42页
    ·系统模型与DNN选择第42页
    ·DNN建模流程第42-43页
  ·在油田开发指标预测中的应用第43-44页
  ·在沉积微相识别中的应用第44-45页
  ·本章小结第45-46页
第6章 结论与展望第46-48页
  ·论文研究情况总结第46页
  ·本文的创新点第46页
  ·今后的研究工作第46-48页
发表文章目录第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
详细摘要第54-60页
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