[发明专利]一种具有信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计方法有效
| 申请号： | 201610316837.6 | 申请日： | 2016-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN105929453B | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 董宏丽;王子栋;路阳;沈波;侯男;李佳慧;刘远红;孙行衍 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G01V1/50 | 分类号： | G01V1/50 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 | 代理人： | 王泽云 |
| 地址： | 163318 黑龙江省大*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 提供一种具有信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计方法，在其中考虑了随机发生的不确定性、信道衰落和无穷分布时滞对状态估计性能的影响，构造李亚普诺夫函数完整利用了时滞的有效信息，相比于已有的神经网络动态系统的状态估计方法，本发明的状态估计方法能够一并考虑随机发生的不确定性、信道衰落和无穷分布时滞，得出了依赖线性矩阵不等式解的状态估计方法，实现抵制噪声干扰的效果，进一步提高了对地层成像的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 地球物理 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
一种具有信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计方法，该方法包括以下步骤：(1)在野外勘探目标区中在实际井中以人工方法激发地震波，利用检波采集设备获得地震数据，将野外采集到的地震数据进行预处理；(2)基于预处理后的地震数据，建立考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型；(3)对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型进行状态估计；(4)根据步骤(3)对具有随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型的状态估计，求出状态估计误差；(5)根据步骤(4)得到的状态估计误差，得到状态估计增广系统；(6)利用状态估计增广系统，根据李亚普诺夫稳定性定理，得到状态估计器增益矩阵；(7)将步骤(6)得到的状态估计器增益矩阵带入步骤(3)中的状态估计公式，完成对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计；(8)利用得到的状态估计，进行整个目标区的地震资料的成像。
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