第1章 绪论1 神经网络在石油生产中的应用简介2 神经网络的研究与发展历史3 储层预测的研究与进展4 神经网络模式识别概述5 遗传算法研究与发展概述6 模拟退火算法的研究和发展概况7 支持向量机的研究与进展8 本书的主要研究内容及章节安排第2章 人工神经网络1 引言2 神经元模型3 神经网络模型4 感知器5 误差回传神经网络(BP)6 神经网络的优点7 本章小结第3章 改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用1 引言2 径向基函数网络3 遗传算法4 自适应遗传算法(AGA)基本原理5 基于改进遗传算法的径向基函数网络6 改进的遗传算法径向基函数网络的应用7 本章小结第4章 小波变换及小波神经网络方法研究及应用1 引言2 小波分析3 小波变换模极大检测地震反射界面4 小波神经网络5 小波神经网络的应用一6 本章小结第5章 模糊神经网络方法研究及应用1 引言2 模糊理论3 模糊关系和模糊逻辑推理4 模糊逻辑系统5 模糊系统和神经网络的融合6 模糊神经网络7 用于火山岩储层识别预测的模糊神经网络8 基于模糊神经网络的火山岩储层的识别与预测9 基于模糊神经网络多传感器数据融合的海底输油管道腐蚀检测系统1 0本章小结第6章 改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用1 引言2 模拟退火算法及其特性3 模拟退火算法的渐近收敛性4 模拟退火算法与局部搜索算法比较5 鲍威尔(P0well)算法6 改进的模拟退火人工神经网络7 改进的模拟退火人工神经网络应用8 算法比较9 本章小结第7章 支持向量机方法研究及应用1 引言2 机器学习的基本问题和方法3 统计学习理论的主要内容4 分类支持向量机5 回归支持向量机6 支持向量机的应用7 本章小结第8章 结论参考文献