非线性系统的径向基函数神经网络建模方法研究

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非线性系统的径向基函数神经网络建模方法研究

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非线性系统的径向基函数神经网络建模方法研究

论文目录
前言	第1-13 页
第一章基于神经网络的非线性系统辨识与建模	第13-19 页
· 引言	第13-14 页
· 传统的系统辨识方法	第13-14 页
· ＡＮＮ用于非线性系统辨识	第14 页
· ＲＢＦ网络的函数逼近理论	第14-17 页
· 神经网络辨识与建模机理	第17-18 页
· 辨识模型	第17-18 页
· 辨识原理	第18 页
小结	第18-19 页
第二章神经网络的理论基础	第19-24 页
· 神经网络的模型结构	第19-20 页
· 人工神经元模型	第19-20 页
· 神经网络的拓扑结构	第20 页
· 神经网络的学习	第20-23 页
· 神经网络的学习方法	第20-21 页
· 神经网络的学习算法	第21-23 页
小结	第23-24 页
第三章一种新型ＲＢＦ神经网络辨识器	第24-38 页
· ＲＢＦ神经网络原理	第24-32 页
· 多变量ＲＢＦ插值	第24-25 页
· 正规化理论	第25-29 页
· 正规化问题的逼近解	第29-31 页
· ＲＢＦ网络基本学习算法	第31-32 页
· 带新型混合学习算法的ＲＢＦ神经网络	第32-37 页
· 混合算法原理	第32 页
· 优选聚类算法	第32-34 页
· ＲＢＦ神经网络的新型二阶学习算法	第34-37 页
小结	第37-38 页
第四章油田非线性系统几种新型基函数神经网络模型	第38-44 页
· 试井解释基函数网络模型	第38-40 页
· 油田累积产油量的基函数神经网络模型及其预测	第40-41 页
· 累积产油量的分布规律	第40 页
· 累积产油量分布特征的机理分析	第40-41 页
· 累积产油量的基函数网络模型	第41-43 页
小结	第43-44 页
第五章应用与仿真研究	第44-49 页
· 油田累积产油量的建模和预测的应用	第44-47 页
· 区块１累积产油量	第44-45 页
· 区块２累积产油量	第45-46 页
· 区块３累积产油量	第46-47 页
· 带新型混合学习算法的ＲＢＦ神经网络建模仿真	第47-49 页
小结	第49-50 页
结论	第50-51 页
致谢	第51-52 页
参考文献	第52-55 页
大庆石油学院硕士研究生学位论文摘要	第55-60页

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