文献类型：期刊文章

作　　者：许少华[1] 何新贵[2]

机构地区：[1]大庆石油学院计算机科学与工程系,大庆163318 [2]北京大学信息科学技术学院,北京100871

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金(No.60373102)

年　　份：2004

卷　　号：17

期　　号：2

起止页码：207-211

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对连续系统输入过程可分为若干时间阶段,输出为一个即依赖于当前阶段系统过程输入,又与前一阶段系统状态有关的离散过程,提出了一种级联过程神经元网络模型.将连续输入信号分阶段处理,不同阶段系统输入输出映射关系用不同过程子网络描述.考虑过程神经元网络计算的复杂性,提出了一种基于函数正交基展开的学习方法,利用基函数的正交性,简化计算过程.文中给出了学习算法,并以油藏开发三次采油过程模拟为例验证了模型和算法的有效性.

关 键 词：过程神经元网络 离散过程逼近  级联模型  函数正交基 学习算法

分 类 号：TP183]