北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2005年
9期
769-772
,共4页
递减曲线%油田产量%模糊聚类%离散Hopfield神经网络%均匀分类
遞減麯線%油田產量%模糊聚類%離散Hopfield神經網絡%均勻分類
체감곡선%유전산량%모호취류%리산Hopfield신경망락%균균분류
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.
基于離散Hopfield神經網絡(DHNN)對油田產量遞減麯線模型的識彆進行研究,提齣基于DHNN識彆油田產量遞減麯線模型的方法.採用模糊C均值聚類將原始產量數據樣本分為4箇類彆,對應4種不同的遞減麯線類型,將聚類中心單位化,藉助網絡吸引子圖的對稱性消除偽穩定態,創建能夠同時且均勻地記憶在DHNN中的樣本集,應用訓練後的網絡識彆各種遞減麯線模型.實際應用結果錶明,用該方法可準確地識彆產量數據所對應的遞減麯線模型.
기우리산Hopfield신경망락(DHNN)대유전산량체감곡선모형적식별진행연구,제출기우DHNN식별유전산량체감곡선모형적방법.채용모호C균치취류장원시산량수거양본분위4개유별,대응4충불동적체감곡선류형,장취류중심단위화,차조망락흡인자도적대칭성소제위은정태,창건능구동시차균균지기억재DHNN중적양본집,응용훈련후적망락식별각충체감곡선모형.실제응용결과표명,용해방법가준학지식별산량수거소대응적체감곡선모형.
