神经网络专家系统在筛选稠油开采方式上的应用

神经网络专家系统为稠油开采方式的筛选提供了一种比人工估测更为全面精确的手段。文中采用三层BP网构建神经网络专家系统 ,利用优化算法改进神经网络的结构 ,并在动态调整网络参数时 ,不仅考虑了误差的变化 ,还考虑了误差变化的变化趋势 ,从而改进了BP网络的学习性能 ,大大增强了BP网络的自适应性 ,提高了学习速度。实例分析证明系统学习速度快、性能稳定 ,结果与实际情况吻合很好 ,具有一定的通用性 。