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模糊集合论和神经网络在油井测试中的应用方法研究

Application of Fuzzy Sets Theory and Artificial Neural Networks in Well Measurement Based on
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摘要 提出了一种基于模糊集合论和人工神经网络处理油井测量问题的方法 .首先利用模糊集合论中的模糊聚类方法 ,将所使用的各种传感器根据灵敏度特性曲线进行分档归类 ,然后利用人工神经网络对各档次的传感器进行非线性估计 ,并在此基础上形成了一套完整的算法 ,对于油井测试中测量精度的提高具有一定的实用意义 . A method dealing with wells measurement has been presented by using fuzzy sets theory and artificial neural networks. Firstly, based on fuzzy sets theory, various sensors were classified according to their sensitivity curves. Secondly, by using artificial neural networks, for nonlinear estimation for was proposed. With this method, a simple and practical algorithm has been developed, which can promote the precision of well measurement.
机构地区 辽宁大学物理系
出处 《辽宁大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第2期131-134,共4页 Journal of Liaoning University:Natural Sciences Edition
关键词 模糊聚类 神经网络 模糊集合论 油井测试 应用 fuzzy classification, sensor, nonlinear estimation, artificial neural networks.
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献6

  • 1董永贵,冯冠平.模糊集合论在湿度传感器互换性分析中的应用[J].传感技术学报,1994,7(4):1-5. 被引量:2
  • 2肖位枢.模糊数学基础及应用[M].北京:航空工业出版社,1982..
  • 3包约翰,自适应模式识别与神经网络,1992年
  • 4李昌禧,中国造纸,1988年,7卷,4期,36页
  • 5董永贵,传感技术学报,1994年,7卷,4期
  • 6肖位枢,模糊数学基础及应用,1982年

共引文献29

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