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人工神经网络(ANN)起源于2世纪4年代,它从某些方面反映了人脑的基本特征,但并不是人脑的真实描写,而只是它的抽象、简化和模拟,网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型,并对其进行训练与学习,直至达到符合要求为止,即寻找的神经网络结构与权值。然而,神经网络的学习,需要一定的实验样本,同时,还需要运行成千上万次才能获得结构。有时获得的是一个局部解,而不是全局解,因方法的局限性,同样,也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。
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