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循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 相似文献
114.
采用BP神经网络记忆模糊规则的控制 总被引:28,自引:0,他引:28
本文提供了一种比模糊推理更为自然的方式使用人们的经验知识,通过一组神经元不同
程度的兴奋表达一个抽象的概念值,由此将抽象的经验规则转化成多层神经网络的输入一输
出样本.通过Back-Propagation学习算法使得网络记忆这些样本.控制器以"联想记忆"方
式使用这些经验.本文介绍了控制器的构造方法,给出了控制仿真结果,并讨论了这种控制器
的特点和发展前途. 相似文献
115.
116.
应用遗传神经网络研究低渗透储层成岩储集相—以胜利渤南油田三区沙河街组为例 总被引:3,自引:2,他引:1
以渤南油田三区沙河街组为例,应用遗传人工神经网络模式识别方法,开展了低渗透储层成岩储集相的研究。该工作是在储集层沉积相、成岩作用研究的基础上,选用流动层带指标、孔隙度、渗透率、粒度中值、泥质含量、孔喉半径均值和变异系数等7项参数,采用神经网络模式识别方法,通过建立遗传神经网络的学习及预测模型,对渤南油田三区沙河街组进行了成岩储集相识别,识别出4类成岩储集相:不稳定组分强溶解次生孔隙成岩储集相、碳酸盐胶结物溶解次生孔隙成岩储集相、强压实强胶结残余粒间孔成岩储集相和极强压实强胶结致密成岩储集相。Ⅰ类储集相的储集性能最好,Ⅳ类最差,为非储层或差储层。 相似文献
117.
孙耀华 《石油地球物理勘探》2003,38(1):17-21
地震勘探技术应用可以分为以二维地震研究构造为主的地震勘探初级阶段、以地震地层学为主的地震勘探中级阶段、以三维地震油藏静态描述为主的地震勘探高级阶段、以地震储层研究为主的开发地震妆级阶段和以四维地震进行油藏监测为主的开发地震高级阶段。针对5个不同阶段的地质条件和地质任务,选择使用合理的地震勘探技术是有效提高勘探开发效益的重要途径。焉耆盆地的勘探开发体现了以地震勘探为主的思路,在勘探开发过程中重视了针对不同勘探开发阶段和不同的地质 地震技术,因此,在早期勘探开发中取得了很好的经济效益。 相似文献
118.
为了准确、快速地进行缺陷识别,介绍了一种新型的前馈神经网络模型,即径向基概率神经网络。与以往的算法相比,该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。 相似文献
119.
120.
利用寿命周期评价的思想,计算了炼铁生产过程中的环境负荷,并分析了各因素对环境负荷的影响,运用神经网络对炼铁生产过程环境负荷进行了预测。 相似文献