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基于深度学习的油井功图智能识别

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基于深度学习的油井功图智能识别
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-12页
  · 课题研究的目的及意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-10页
  · 本文研究内容第10-12页
第2章 基本概念与理论分析第12-20页
  · 有杆抽油系统的组成及工作原理第12-14页
  · 油井功图的概念第14-19页
  · 本章小结第19-20页
第3章 深度学习第20-32页
  · 深度学习简介第20-22页
    · 深度学习的提出第20-21页
    · 深度学习的基本思想第21-22页
  · 深度学习模型分类第22-23页
  · 深度信念网络第23-26页
    · DBN网络模型第23页
    · 受限玻尔兹曼机(RBM)第23-26页
    · DBN网络的训练第26页
  · 卷积神经网络第26-31页
    · CNN网络的基本思想第27-28页
    · CNN网络结构第28-30页
    · CNN网络的训练第30-31页
  · 本章小结第31-32页
第4章 基于深度学习的油井功图识别模型第32-38页
  · 油井功图的预处理第33-34页
    · 功图数据的标准化第33页
    · 功图对应工况类别与网络输出的定义第33-34页
  · 基于DBN的油井功图识别模型第34-35页
  · 基于CNN的油井功图识别模型第35-37页
  · 本章小结第37-38页
第5章 实验分析与应用第38-52页
  · 实验平台与实验样本第38页
  · 基于DBN的功图识别实验第38-41页
    · DBN结构及参数选择第38-40页
    · DBN功图识别结果第40-41页
  · 基于CNN的功图识别实验第41-42页
    · CNN结构及参数选择第41-42页
    · CNN功图识别结果第42页
  · 基于深度学习与支持向量机混合模型的功图识别方法第42-45页
    · SVM的基本原理第43页
    · 改进模型的结构及训练方法第43-44页
    · SVM参数选择方法第44页
    · 改进模型的识别结果第44-45页
  · 实验结果与分析第45-48页
    · DBN实验结果分析第45-46页
    · CNN实验结果分析第46-47页
    · 深度学习与支持向量机混合模型的实验结果分析第47页
    · 实验结果对比与分析第47-48页
  · 工程应用第48-51页
    · 油井故障诊断系统简介第48-49页
    · 软件开发第49-50页
    · 基于深度学习的故障诊断系统应用实例第50-51页
  · 本章小结第51-52页
第6章 结论第52-54页
参考文献第54-58页
附录A DBN识别功图部分程序第58-59页
附录B CNN识别功图部分程序第59-60页
附录C DBN-SVM识别功图部分程序第60-62页
附录D DBN-SVM识别功图部分程序第62-64页
附录E 油井工况监控服务器软件程序流程图第64-65页
附录F 油井工况监控客户端软件程序流程图第65-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间的研究成果第67页

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