基于气测资料的储层含油气性识别方法

基于气测资料构造适当的综合指标,分别利用模糊模式识别和误差反向传播(BP)神经网络两种方法对储层含油气性进行了分析.结果表明,气测资料与储层含油气性具有较强的相关性.模糊模式识别方法可以用来确定气测综合指标与储层含油气性之间的模糊关系,而且对待识别样品气测资料的随机性具有较强的适应性;神经网络法能够较准确地建立气测综合指标与储层含油气性之间的非线性关系,但在待识别样品气测资料具有随机性的情况下,识别结果具有随机性.利用模糊模式和BP神经网络方法对储层含油气性进行识别具有一定的可行性,能快速为储层含油气性分析提供一定的参考依据,并且前一种方法的识别效果优于后一种方法.     

一种基于BP网络的PID控制器

针对PID控制中三个参数的整定问题,提出了一种基于BP神经网络的PID参数整定方法,并依据此种方法对某模型进行了仿真仿真结果表明此方法能较好的调整比例(P)、积分(I)和微分(D)的关系,使之达到一种比较理想的组合状态。     

原子簇Fe3BP异构体稳定性的DFT研究

利用含相关能校正的DFT方法在B3LYP／Lard2dz水平下，对原子簇Fe3BP16种可能构型进行单重态下的全参数优化和频率计算，分析比较了优化结果的能量、结合能和过渡态．结果表明：原子簇Fe3BP有5种稳定异构体，具有立体构型的异构体1、2、3和4共存的可能性较大，其中异构体1最稳定，而平面结构的异构体5存在的可能性较小。     

基于灰度和梯度不变矩的人脸识别

提出一种新的人脸识别方法———灰度-梯度共轭不变矩法,克服了传统方法的缺点,在不增加复杂度的前提下,将灰度信息和梯度信息有效地结合起来,并将其共轭分布反映的纹理特征作为对灰度特征的补充参与特征分类.同时,对经典不变矩组进行分析并改进,消除了离散状态下比例因子的影响.以BP网络作为分类器进行试验,结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的识别率.     

块衰落信道中的迭代盲信道估计与译码

提出了衰落信道下的一种迭代盲信道估计与译码算法，推导了高阶调制下的MAP估计和ML估计表达式，并证明了在信噪比充分大或块衰落信道的块长充分大时。MAP与ML估计是等价的。通过仿真发现，在对迭代信道估计与译码算法的影响上，信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系，并分析了块衰落信道的块长对迭代信道估计与译码算法的性能的影响。     

BP神经网络算法探讨

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。     

一种采用增加动量项的改进BP算法实现

介绍了反向传播网络算法(BackPropagationnetworkalgorithm,简称BP算法)的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现方案,用VC 6.0实现的三层网络结构可改进算法的部分程序,并对这两算法的学习速度进行了测试和比较。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．