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对于具有生物“成长”历程的系统，提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法，这种新型网络和学习算法，具有学习训练速度较快，预报精度高的特点，在油田产量预报问题中得到成功的应用。这表明该文方法的有效性。
一类“成长”函数型连接网络及其在油田产量预报中的应用
【摘 要】
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对于具有生物“成长”历程的系统，提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法，这种新型网络和学习算法，具有学习训练速度较快，预报精度高的特点
【机 构】
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大庆石油学院自控系(黑龙江安达)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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