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模糊Petri网在聚驱综合调整中的应用

作　者: 齐丽丽
导　师: 唐国维
学　校: 大庆石油学院
专　业: 计算机应用技术
关键词: 聚驱模糊产生式规则综合调整加权模糊Petri网模糊推理算法知识库维护
分类号: TP301
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

聚合物驱油作为提高油田采收率的新兴技术之一,正在国内外油田开发中得到日益广泛的应用。大庆油田是国内最早开展聚合物驱工业化推广的油田,随着聚合物驱规模的不断扩大,对聚驱跟踪调整的要求也越来越高。由于影响聚驱调整措施的因素存在很大的模糊性和不确定性,目前调整方案主要还是依靠专家的经验人为确定。传统聚驱专家系统的知识表示,产生式之间的约束和相互作用导致低效率,另外该表示法缺乏对并行推理的支持。因此,在计算机技术发展的今天,建立一套人机交互式的智能化系统是聚驱发展的必然趋势。课题以模糊Petri网的理论为基础,讨论了带权模糊知识的模糊产生式系统表示法,建立了这种表示法与模糊Petri网之间的映射关系和转换算法。针对聚驱综合调整系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于加权模糊产生式规则的加权FPN决策模型。在此模型的基础上,给出了决策推理过程的形式化推理算法。算法考虑了推理过程中的众多约束条件,将复杂的推理过程采用矩阵运算来实现,充分利用了FPN的并行处理能力,使决策推理过程更加简单和快速。通过对模糊Petri网动态运行机制的分析,给出聚驱知识库的维护算法。并把神经网络中的BP网络算法引入到FPN模型中,使得FPN具有像神经网络中的BP网络一样的学习能力,FPN模型的学习和训练对聚驱规则库系统的建立、维护和更新等有着重要的意义。最后,结合面向对象技术与可视化编程技术,用VC++6.0在Win32平台下实现了上述系统的原型系统。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
引言  10-13
第1 章模糊 PETRI 网理论与聚驱综合调整决策模型  13-26
  1.1 PETRI 网基本理论  13-17
    1.1.1 Petri 网基本概念  14
    1.1.2 Petri 网系统的定义  14-15
    1.1.3 PN 图形表示  15-16
    1.1.4 Petri 网的推理规律  16-17
  1.2 模糊 PETRI 网  17-19
  1.3 FPN 与模糊知识表示  19-23
    1.3.1 模糊产生式规则及其FPN 表示  19-21
    1.3.2 模糊规则库到FPN 的转换算法  21-22
    1.3.3 复合规则的FPN 描述  22-23
  1.4 聚驱综合调整知识表示  23-24
  1.5 小结  24-26
第2 章基于模糊 PETRI 网的聚驱综合调整知识处理  26-35
  2.1 模糊知识推理  26-31
    2.1.1 加权模糊Petri 网  27-28
    2.1.2 采用矩阵运算的形式化推理算法  28-31
  2.2 知识库的维护  31-34
    2.2.1 知识库校验的必要性  31-32
    2.2.2 知识维护的研究内容  32
    2.2.3 知识库的结构  32-33
    2.2.4 基于Petri 网的知识库的维护  33-34
    2.2.5 规则库维护的实现算法  34
  2.3 小结  34-35
第3章基于BP网络的FPN的学习能力及其在聚驱综合调整中的应用  35-45
  3.1 神经网络基本原理  35-39
    3.1.1 神经网络基本概念  35-36
    3.1.2 神经元结构模型  36-37
    3.1.3 神经网络模型的分类  37-38
    3.1.4 神经网络的学习  38-39
    3.1.5 BP 网络基本原理  39
  3.2 FPN 的学习机制  39-44
  3.3 小结  44-45
第4 章聚驱综合调整原型系统的实现  45-52
  4.1 系统结构  45-47
  4.2 数据结构  47-50
  4.3 聚驱综合调整原型系统界面  50-51
  4.4 小结  51-52
结论  52-54
参考文献  54-57
发表文章目录  57-58
致谢  58-59
详细摘要  59-62

模糊Petri网在聚驱综合调整中的应用

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