發(fā)布時間：2017-11-01 22:18

  本文關鍵詞：注水系統(tǒng)優(yōu)化的人工智能方法研究

  更多相關文章： 大系統(tǒng)理論 系統(tǒng)辨識 人工智能 模糊數學 注水系統(tǒng) 建模 優(yōu)化

【摘要】： 本文集大系統(tǒng)理論、系統(tǒng)辨識、人工智能和模糊數學于一體,提出了大型注水系統(tǒng)建模與優(yōu)化的理論方法。在建立系統(tǒng)模型的過程中,提出了多步廣義梯度法和多層曲線擬合的建模方法,并用微分方程穩(wěn)定性理論證明了多步廣度梯度法收斂性,用內積空間的有關知識對多層曲線擬合進行誤差分析;應用模糊數學中的最大隸屬度原則和模糊識別中的擇近原則和人工智能中狀態(tài)空間表示法建立注水系統(tǒng)的知識庫;用人工智能中的啟發(fā)式搜索技術和大系統(tǒng)理論中的具有全局反饋的直接協(xié)調法制定注水系統(tǒng)的優(yōu)化運行方案。
【關鍵詞】：大系統(tǒng)理論 系統(tǒng)辨識 人工智能 模糊數學 注水系統(tǒng) 建模 優(yōu)化
【學位授予單位】：大慶石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 第一章 緒論6-11
• 1.1 大系統(tǒng)理論6
• 1.2 人工智能概述6-7
• 1.3 模糊數學和模糊性7-10
• 1.4 論文的各章安排10-11
• 第二章 系統(tǒng)模型的建立11-28
• 2.1 概述11
• 2.2 最小二乘法11-13
• 2.3 推廣的遞推梯度法13-14
• 2.4 多步廣義梯度法及其收斂性分析14-20
• 2.5 多層曲線擬合的建模方法及誤差分析20-24
• 2.6 注水系統(tǒng)的基礎數學模型24-27
• 2.7 本章小結27-28
• 第三章 建立注水系統(tǒng)的知識庫28-40
• 3.1 知識的表示法28-32
• 3.2 注水系統(tǒng)的分解32-36
• 3.3 知識庫的建立36-39
• 3.4 本章小結39-40
• 第四章 注水系統(tǒng)優(yōu)化新理論方法40-52
• 4.1 人工智能理論的啟發(fā)式搜索40-45
• 4.2 具有全局反饋的大系統(tǒng)直接協(xié)調方法45-46
• 4.3 注水系統(tǒng)優(yōu)化運行方案的制定46-49
• 4.4 配水間壓力和流量的計算49-51
• 4.5 本章小結51-52
• 第五章 系統(tǒng)軟件設計及應用52-54
• 結論54-55
• 致謝55-56
• 參考文獻56-58
• 大慶石油學院 工程碩士專業(yè)學位論文摘要58-61

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前3條

1 韓志剛;關于遞推算法收斂性分析的常微分方程方法[J];黑龍江大學自然科學學報;1982年01期

2 姜繼忱;關于一類遞推算法的進一步探討[J];黑龍江大學自然科學學報;1982年01期

3 呂勇哉;現代工業(yè)控制與人工智能[J];信息與控制;1988年05期

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本文編號：1128774